첨단 딥러닝 알고리즘으로 정확한 불량품 식별과
분류를 수행합니다. 기존 육안 검사보다
일관성 있고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
첨단 딥러닝 알고리즘으로 정확한 불량품 식별과
분류를 수행합니다. 기존 육안 검사보다
일관성 있고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
적은 비용으로 모든 AI 하드웨어와 소프트웨어를
턴키로 제공하며 전문가를 고용하는 비용을
들이지 않아도 자체적으로 품질검사
프로젝트를 수행할 수 있습니다.
카메라는 저가 고품질의 HDMI카메라를 사용할 수
있어서 비용 대비 효과를 극대화합니다.
적은 비용으로 모든 AI 하드웨어와 소프트웨어를
턴키로 제공하며 전문가를 고용하는 비용을
들이지 않아도 자체적으로 품질검사
프로젝트를 수행할 수 있습니다.
카메라는 저가 고품질의 HDMI카메라를 사용할 수
있어서 비용 대비 효과를 극대화합니다.
전문 지식 없이도 마우스 클릭만으로
딥러닝 학습이 가능합니다.
직관적인 인터페이스로 누구나 쉽게
AI 품질검사를 도입할 수 있습니다.
전문 지식 없이도 마우스 클릭만으로
딥러닝 학습이 가능합니다.
직관적인 인터페이스로 누구나 쉽게
AI 품질검사를 도입할 수 있습니다.
품질검사 과정에서 별도의 컴퓨터가 불필요합니다.
카메라와 모니터의 간단한 연결만으로
생산라인에 바로 적용할 수 있습니다.
품질검사 과정에서 별도의 컴퓨터가 불필요합니다.
카메라와 모니터의 간단한 연결만으로
생산라인에 바로 적용할 수 있습니다.
이미지 촬영 단계
관리용 노트북에서 인터넷 브라우저로 딥러너의 제어패널에 접속합니다. 제어패널에서 화면 상단의 촬영 아이콘을 클릭하면 이미지 촬영 모드로 전환됩니다. 이미지 촬영모드는 자동촬영과 수동촬영의 두 가지 방법이 있습니다. 수동촬영은 이미지를 촬영할 타이밍을 운영자가 제공하는 방식이고 자동촬영은 생산라인이 정지한 타이밍을 자동으로 포착하여 촬영하는 방식입니다.
좌측의 모자 아이콘을 눌러 옵션 창을 열고 촬영 옵션에서 수동옵션을 선택하면 이미지 촬영 모드에서 촬영 버튼이 디스플레이 되고 촬영 버튼을 누를 때 마다 카메라 영상이 촬영되어 저장됩니다. 자동촬영을 선택하면 카메라를 통해 카메라입력의 변화량을 측정하여 변화량이 없음이 감지되고 0.5초 후에 촬영 됩니다.
수작업 분류
PC에서 WinSCP 프로그램을 실행해서 admin계정으로 딥러너에 접속한 후 capture 폴더에 저장된 제품의 이미지파일을 PC로 이동합니다. 이동한 파일은 사용자의 임의의 (1) 데이터 홈디렉토리를 만든 후 (2) 그 아래에 분류할 카테고리로 서브 폴더를 만들고 (3) 수작업으로 이미지를 서브폴더에 분산 배치시킵니다. 예를 들어 서브폴더가 Good과 Bad라면 정상품의 이미지는 Good로 이동시키고 불량품의 이미지는 Bad로 이동시킵니다. 다른 일례로서 서브폴더가 Good/Crack/Stain 라면 정상품은 Good에, 금이 간 제품은 Crack에, 녹이 슬은 제품의 이미지는 Stain에 넣습니다. 여기서 분류 유형은 사용자가 정하는 것으로서 후에 AI 자동 품질검사를 할 때 AI가 자동으로 분류해 주는 카테고리와 동일한 것입니다. 이미지 데이터의 수는 카테고리당 각각이 독립적인 제품 이미지로 구성되어야 하고 최소 1000개의 이미지가 필요하며 많을 수록 좋습니다.
딥러닝학습
데이터가 저장된 PC에서 기기와 함께 제공되는 소프트웨어인 딥트레이너 소프트웨어를 설치하고 실행합니다. 메인 화면에서 좌측상단의 “Tensorflow Training for Deep Runner” 버튼을 클릭하고 새 창의 좌측상단의 Set 버튼을 누른 후, 수작업으로 분류한 데이터의 홈 폴더를 선택합니다. 그 다음에 좌측하단의 Starting Training 버튼을 누르면 딥러닝 학습이 자동으로 시작됩니다. 학습은 수 시간 또는 수십 시간이 소요 되는데 학습 데이터의 양과 GPU설치 여부에 따라 달라집니다. 학습은 한번 하면 여러 대의 기기에서 무한정 사용할 수 있으므로 시간을 충분히 투입할 필요가 있습니다. 학습이 완료되면 화면에 ‘Training successful 이라는 메시지가 표시됩니다. 창의 Training Process 영역의 폴더 열기를 하면 학습된 drmodel.par 파일을 확인할 수 있습니다. 이 파일 이름은 프로젝트에 맞게 적절히 수정합니다.
딥러너 제어패널화면에서 좌측의 두뇌 아이콘을 클릭 후 우측 상단의 Add PAR버튼을 누르고 이름을 변경한 par파일을 선택하면 기기에 등록됩니다. 그 다음 제어패널 좌측의 모자 아이콘을 누른 후 Deep Learning Model칸에서 모델을 방금 등록한 모델로 지정하면 품질검사 준비가 완료됩니다.
자동 AI 품질검사
모델설정이 완료되면 카메라의 이미지로 부터 학습된 바에 따라 품질검사를 실행하는데 이 때 카메라의 위치는 이미지 촬영 단계와 동일해야 합니다. 인식은 실시간 인식과 타이밍 인식의 두 방법을 선택할 수 있습니다. 실시간 인식은 딥러너가 항상 불량품 인식을 실행하고 있으며 인식 결과도 실시간으로 출력되는 모드입니다. 타이밍 인식 모드는 지정된 타이밍에만 인식을 실행하는데 이 경우 수동인식과 자동인식의 두가지 모드를 선택할 수 있는데, 수동인식은 인식할 타이밍을 운영자가 선택하는 방식이고 자동인식은 생산라인이 정지한 타이밍을 자동으로 포착하여 인식하는 방식입니다.
