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AIV

Product

Deep Learning-powered Integrated Machine Vision Solution

딥러닝 기술과 고객사 제조현장에 최적화된 하드웨어를 결합한 머신비전 솔루션을
통해 기존 검사장비로 검사 불가능한 외관 불량의 검사 자동화

제조업 검사에 최적화된 알고리즘 및 학습방법론으로 높은 검사 정확도 및 빠른 검사속도

고객별 최적의 광학 엔지니어링으로 경쟁력 높은 하드웨어 가격 제공

고객별 최적의 하드웨어 설계로 내구성과 검사 속도 만족 및 경쟁력 높은 하드웨어 가격 제공

Overkill 제로, Underkill 최소화를 위한 고도화 학습 제공

납품 후에도 지속적이며, 안정적인 기술 대응 제공 약속

Deep Learning
Convolutional Neural Network

대용량 학습 이미지를 정보 손실 없이 원본 사이즈로 학습 가능한 기술 확보

기존 설비들과 통신이 원활하도록 Tensorrt 에 기반한 딥러닝 고속 Inference 알고리즘 개발

Multi-channel Image, Active Learning, GAN-Based Synthetic Image Generation 등 검출력 향상을 위한 Deep Learning 학습 알고리즘 보유

적은 양의 시료로도 고성능 딥러닝 모델 생성이 가능

Few Shots으로도 고성능 Segmentation

Unsupervised Anomaly Detection으로 양품 시료만으로 불량 검출 가능

Data Platform
현장 불량 실시간 수집

구축된 DB 를 활용한 Pre Trained Weights 확보

Pre-trained Weights 기반 새로운 현장 및 제품에 최적화된 모델 개발을 위한 Fine Tuning 학습 기술 활용

Auto Labeling 기술 활용하여 최소한의 수작업으로 대용량의 레이블 데이터 구축

지속적으로 업데이트되는 데이터에 기반한 알고리즘 고도화

Machine Vision
검사, 물류, Smart Factory를 위한 통합 하드웨어 설비

고객사 환경에 맞는 물류 방식이 적용된 검사 설비, 더 나아가 Smart Factory 구축에 필요한 모든 하드웨어 솔루션 제공

Smart Robot 검사장비 (1-Camera, 1-Robot이 적용된 Simple & Smart 하드웨어 구성)

Nexus : Deep Learning
Inspection SW Kit

Data Labeling, 학습, 모델 생성, 평가까지 사용자 편의성 높은 Deep Learning Inspection SW Package
Segmentation, Classification, Object Detection 뿐만 아니라 검출 정확도를 높이기 위해
Multi-channel Image, Labeling Assistant, Auto-labeling, GAN-based Synthetic Image Generation 등
학습 및 Labeling 알고리즘 기술을 높은 사용자 편의성으로 사용 가능
AIV Nexus Tutorial을 통한 간단한 학습 후, Deep Learning Model 생성 및 생산 라인 적용 가능

Nexus C (Classification)

딥러닝 기반 분류 모델을 활용하여 이미지의 카테고리를 식별하는 모델입니다.

하나의 카메라로 촬영한 외형 이미지로 제품의 카테고리 를 파악할 수 있습니다.

볼트, 식품, 배터리 등 같은 범주 내 다른 종류의 제품을 실시간으로 분류하는데 활용됩니다.

Nexus D (Detection)

딥러닝 기반 검출 모델을 활용하여 이미지 내 객체의 카테고리 및 위치를 식별하는 모델입니다.

바운딩 박스를 활용하여 제품 내 관심 대상의 종류 및 위치를 신속하게 파악할 수 있습니다.

제품 내 결함, 얼룩, 훼손, 글씨, 숫자 등의 존재 유무 및 종류를 검사하는데 활용됩니다.

Nexus S (Segmentation)

딥러닝 기반 세분화 모델을 활용하여 이미지 내 객체의 범주 및 위치를 픽셀 단위로 식별하는 모델입니다.

제품 내 관심 대상의 기하학적 특징 길이, 모양, 폭 등 을 신속하게 파악할 수 있습니다. (NVIDIA 2080 Super 기준 2.5G pixel/s)

제품 내 결함, 얼룩, 훼손, 글씨, 숫자 등을 정밀하게 검사하는데 활용됩니다.

Nexus : Train Mode

구축된 학습 데이터에 기반하여 특정 작업을 수행할 수 있는 모델을 학습하는 소프트웨어 입니다.

학습에 필요한 파라미터를 직접 설정할 수 있고 학습 과정 시 Validation Accuracy, Train Loss 등의 추이를 실시간으로 볼 수 있어 특정 작업에 최적화된 모델을 편리하게 학습할 수 있습니다.

Nexus C, Nexus D, Nexus S 등 딥러닝 모델 학습에 활용됩니다.

Nexus : Test Mode

학습된 모델을 검증하는 소프트웨어 입니다.

테스트 데이터에 기반하여 학습된 모델의 Validation Dice, Recall, Precision 등 통계치를 확인하고 원본 이미지 대비 검사 결과를 시각적으로 비교 가능하며 결과 이미지를 로컬 컴퓨터에 저장할 수 있습니다.

Nexus C, Nexus D, Nexus S 등 딥러닝 모델 검증에 활용됩니다.

Nexus MC (Multi Channel Image)

3D Profiler, Stereo Camera 등 다양한 기기로 획득된 이미지 데이터를 융합하여 검사기의 성능을 높이는 알고리즘 입니다.

하나의 기기로 파악하기 어려운 제품 내 관심 대상을 효과적으로 검사 할 수 있습니다.

타이어 등 일반 단일 카메라로 데이터를 얻기 어려운 제품을 검사하는데 활용됩니다.

Nexus AL (Auto Labeling)

딥러닝 모델 학습에 필요한 이미지를 자동으로 레이블링 할 수 있는 알고리즘 입니다.

최소한의 수작업으로 대용량의 이미지 레이블 데이터를 구축할 수 있습니다.

지도학습 기반 딥러닝 모델 학습에 활용됩니다.

Nexus IG (Synthetic Image Generator)

양품 영역에 가상으로 생성된 불량 패치를 배치하여 합성 이미지를 생성하는 알고리즘 입니다.

기존 불량 패치의 좌표계 변환에 기반하여 새로운 합성 이미지의 불량 레이블 정보를 자동 생성할 수 있습니다.

실제 불량 시료가 매우 적을 때(10 개 미만) 딥러닝 학습 데이터셋을 구축하는데 활용됩니다.

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