‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’일 확률을 계산한 사례

‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’일 확률을 계산한 사례

‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’일 확률을 계산한 사례 이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 검사 이미지 전체 영역을 학습합니다. 실제 생산품의 결함이 아닌, 그 밖의 다른 문제로 인한 과검(1종 오류) 사례일 확률을 추론합니다.  [이차전지] [딥러닝] 도입 이유 품질 검사 안정화를 위한 과검 재검사 및 이력 관리 툴 부재   최근 스마트팩토리, 산업 자동화 트렌드를 타고 다양한 제조 현장에 검사 자동화 프로세스가 속속 도입되고...
촬영 문제로 줄줄이 NG?! 이미지 퀄리티 분석 딥러닝 모델로 검사 99.9% 성공

촬영 문제로 줄줄이 NG?! 이미지 퀄리티 분석 딥러닝 모델로 검사 99.9% 성공

촬영 문제로 줄줄이 NG?! 이미지 퀄리티 분석 딥러닝 모델로 검사 99.9% 성공 아하랩스의 DATA CAMP 솔루션과 이미지 퀄리티를 분석하는 딥러닝 모델을 활용하면, 카메라와 노후 조명 문제로 이미지를 잘못 촬영해 품질 검사에 실패하는 경우를 미연에 방지할 수 있습니다.  [이차전지][딥러닝]    도입 배경 검사 장비에 생긴 문제를 사전에 알 수 있는 방법 부재 스마트팩토리에는 다양한 검사 장비들이 있습니다. 가장 대표적인 게 머신비전 장비, 즉 카메라와 조명이죠....
스마트팩토리 필수 조건, 제조실행시스템(MES)의 7가지 이점

스마트팩토리 필수 조건, 제조실행시스템(MES)의 7가지 이점

스마트팩토리 필수 조건, 제조실행시스템(MES)의 7가지 이점 제조실행시스템(MES)의 변혁적인 세계를 탐험해보세요. 이 기술이 생산 프로세스를 최적화하고 효율성을 향상시키며 스마트 제조를 주도하는 방법을 알아보세요. Toggle 1. MES란?2. MES의 11가지 주요 기능3. MES 도입의 7가지 이점4. MES 솔루션 동향5. MES 도입시 유의해야 할 점6. 아하랩스의 DATA CAMP 제조실행시스템(MES, Manufacturing Execution System)을...