# VisionPro Deep Learning 도구

Cognex Deep Learning 도구는 딥러닝을 이용해 프로그래밍이 어려운 다양한 문제를 해결하는 종합적 머신 비전 도구의 모음입니다. 이 도구들은 공통 엔진을 공유하지만, 도구들이 이미지에서 찾는 것은 상이합니다. 구체적으로 각 도구는 단일 점, 개별 영역, 전체 이미지 등 분석의 초점이 다릅니다.

| Blue 위치 도구는 이미지 내에서 단일 또는 다수 feature를 찾고 로컬라이즈할 때 이용됩니다. 노이즈가 많은 배경 속의 작은 feature부터 대량의 복잡한 개체에 이르기까지, Blue 위치 도구는 주석이 달린 이미지로부터 학습하여 복잡한 feature와 개체를 로컬라이즈하고 식별합니다. Blue 위치 도구를 트레이닝하려면, 대상 feature가 마킹된 이미지를 제공하기만 하면 됩니다.
| Blue 읽기 도구는 광학 문자 판독(OCR)을 수행하기 위해 이용됩니다. Blue 읽기 도구는 주석이 달린 이미지로부터 학습하여, 깔끔하게 인쇄된 문자부터 노이즈가 많은 배경 속의 심하게 왜곡된 문자에 이르기까지, 문자를 식별하고 읽을 수 있습니다. Blue 읽기 도구를 트레이닝하려면, 대상 문자가 마킹된 이미지를 제공하기만 하면 됩니다.
| Red 분석 도구 - Unsupervised(비지도) 모드는 이미지의 anomaly와 미적 결함 검출에 사용됩니다. 장식된 표면의 스크래치, 미완성 혹은 부적절한 어셈블리, 섬유의 직조 문제까지, Red 분석 도구는, 현저하지만 허용 가능한 변동이 있는 개체의 정상적 외관을 학습하는 것만으로 이러한 문제를 식별할 수 있습니다. Red 분석 도구를 트레이닝하려면, 정상 개체의 이미지를 제공하기만 하면 됩니다.
지도 모드의 Red 분석 도구는 결함이나 기타 관심 영역(ROI) 등의 구체적 영역을 세분화하는 데 이용됩니다. 주조 금속의 블로우홀 또는 컨베이어 위의 상한 채소에 이르기까지, 지도 모드의 Red 분석 도구는 결함 또는 대상 영역의 외관을 학습하는 것만으로 이러한 문제를 식별할 수 있습니다. 지도 모드의 Red 분석 도구에서 필요한 것은 찾고있는 결함 영역의 유형을 제공하는 것입니다.
| Green 분류 도구에는 두 가지 타입의 아키텍쳐인, Focused 모드와 High Detail 모드가 있습니다. Green 분류 도구는 개체 혹은 전체 장면을 분류하기 위해 이용합니다. 포장에 기초한 제품의 식별, 용접 솔기의 분류, 허용 가능한 결함과 그렇지 않은 결함의 분류에 이르기까지, Green 분류 도구는 라벨 지정된 이미지의 Set에 기초해 다양한 클래스를 분리하는 방법을 학습합니다. Focused 모드에 사용자가 제공할 것은 여러 클래스들로 라벨된 이미지들입니다.
High Detail 모드는 Green 분류 도구와 비슷하지만 다른 아키텍쳐를 사용합니다. High Detail 모드는 레이블이 지정된 이미지 모음을 기반으로 여러 클래스를 분류하는 방법을 학습합니다. High Detail 모드에 사용자가 제공할 것은 마찬가지로, 여러 클래스들로라벨된 이미지들입니다.