- 다양한 딥러님 알고리즘 사용 가능 （classification, segmentation）
- 제조업 현장에서 폭넓게 사용하기 위한 디자인 구현
- 이미지 데이터 및 라벨링을 편리하게 관리
- 고속 처리 및 미세 검출 실현
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Image Modeling Kit
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Software
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Structure
- C#/C++ 구현
- 어노테이션 툴 포함
- 다양한 하이퍼 파라미터 튜닝 가능
- 별도 런타임 라이브러리
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Anomaly Detection
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- 기존 딥러닝 문제점 불량 부분 마스크를 수동으로 레이블링하기 위해 많은 리소스가 투입됨
- 신규 알고리즘 솔루션 양품 데이터만으로 학습되는 딥러닝 모델
제조 현장에서, 양품에 비해 불량 발생이 현저히 적기 때문에 불량 데이터 수집이 용이하지 않음
또는 대량의 양품 데이터와 소량의 불량 데이터로 학습되는 딥러닝 모델
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AI 적용 사례
2차 전지 전극의 외관 검사
헬리컬 기어 불량 검사
에어컨 부품의 용접 결함 검사
블롬 표면 결함 검사
ACF 필름 결함 검사
전선 외관 검사
패키지 이물 검사
도넛 외관 검사
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딥러닝 알고리즘 개발, 머신비전, 검사기 제작 등
분야 전문가로 이뤄져 있습니다
031.8023.5660
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