LMI 테크놀로지의 스마트 AI 비전 검사에 오신 것을 환영합니다.
왜 AI 검사인가
전통적인 방법에 비한 딥 러닝의 장점
AI 비전
딥 러닝을 사용하여 어려운 환경에서 주요 특징, 결함 및 이상을 찾아 분류합니다.
규칙 기반 비전
미리 정의된 규칙을 사용하여 제어된 환경에서 신뢰할 수 있고 반복 가능한 특징을 찾습니다.
수동 검사
사람은 암묵적인 지식과 본능을 사용하여 부품을 분류하고 변동하는 환경에서 간단한 특징과 결함을 찾습니다.
정확도
변동성이 큰 애플리케이션에서 특징과 결함을 높은 정확도로 식별합니다..
신뢰할 수 있고 반복 가능한 특징이 있는 애플리케이션에서 높은 정확도를 제공합니다.
피로로 인한 불일치와 주관적 판단에 취약하여 오류, 놓친 결함 또는 품질 관리의 변동을 초래할 수 있습니다.
적응성
새로운 데이터로부터의 지속적인 학습을 활용하여 성능을 향상시키는 높은 적응성. 훈련 데이터를 확장하면 프로세스 변화, 예외적인 경우 또는 환경 변화를 포착할 수 있습니다.
수동으로 조정된 규칙 기반 파이프라인은 생산 프로세스의 변화나 새로운 결함에 대응할 수 있으며, 변화하는 환경에서도 지속적인 기능을 보장합니다.
인간 운영자는 훈련이 필요하며 복잡하거나 낯선 결함을 마주할 때 일관된 품질을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 성능에 잠재적인 차이가 생길 수 있습니다.
강인함
데이터 기반의 딥 러닝 모델은 높은 수준의 불확실성이 있는 환경에서 잘 작동합니다.
제품 특성이 기존 패턴과 밀접하게 일치하는 상황에서는 이러한 시스템이 핵심 특징과 결함을 정확하게 식별할 수 있습니다.
인간 검사자는 복잡한 검사를 처리할 수 있지만 미세한 결함을 일관되게 감지하는 능력에 제한이 있습니다. 피로와 인지 과부하는 다양한 제품에 대해 문제를 식별할 때 불일치를 초래하여 높은 변동성의 애플리케이션에서 수동 검사의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
확장성
AI 시스템은 고도로 확장 가능하며 성능을 손상시키지 않으면서 증가된 생산량을 처리할 수 있습니다. 생산이 증가하거나 새로운 라인이 도입되면 AI는 빠르게 적응하여 추가적인 비용이나 자원 없이 운영을 확장하는 데 용이합니다.
규칙 기반 시스템은 규칙을 업데이트하여 추가적인 변형이나 제품 유형을 처리하도록 확장할 수 있습니다. 이 과정에는 시간이 걸릴 수 있지만, 시스템이 생산 요구 사항에 맞게 성장할 수 있게 해주며, 생산 환경이 비교적 안정적일 때 유연성을 제공합니다.
Scaling manual inspection is resource-intensive, requiring more personnel as production volumes increase. Human inspectors also face challenges in maintaining consistency and speed with higher output, making it difficult to meet growing demands without compromising quality.
우리는 두 가지 강력한 스마트 AI 비전 검사 접근 방식을 제공합니다.
귀하의 정확한 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다.
귀하의 생산 라인에 적합한 AI 시각 검사 솔루션에 대해 논의해 보겠습니다.