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[코그넥스 백서] 공장 자동화를 위한 딥러닝 프로젝트 가이드

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[초특가 할인] 스마트공장을 위한 단 하나의 필수 지침서 '스마트공장 바이어스가이드'
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기존의 '룰 베이스(rule-based)' 방식 머신비전은 일관성 있게 잘 제조된 부품에 대해 안정적으로 작동하고, 상당 수준의 정확도 가 요구되는 앱에서 두각을 보였다. 부품의 유무, 물체 간 정확한 간격, 로봇이 부품을 집어야 하는 위치 등과 같은 변수가 여기에 해당하는데 통제된 환경에서는 이러한 변수를 확인하는 작업을 조립라인에 적용하기가 수월하다. 


하지만 변수가 명확하지 않은 경우에는 어떻게 해야 할까?


머신비전용 딥러닝을 활용해야 한다. 딥러닝은 예시 기반 학습과 신경망을 이용하여 결함을 분석하고 물체를 찾아 분류하며 인쇄된 마킹을 판독한다. 라벨이 표시된여러 예시를 토대로 정상 이미지에 대해 네트워크를 학습시키면 컴퓨터는 예상되는 변수를 고려해 양호한 부품과 결함 있는 부품 간의 차이를 가려낼 수 있다.



[백서 주요 내용]


- 적절한 기대치 설정


- 투자 수익률(ROI) 이해하기


- 리소스 계획 및 요구사항


- 파일럿 프로젝트는 소규모로 시작


- 단계별로 프로젝트 진행.

/윤희승 기자(yhs1@hellot.net)

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