Cognex VisionPro Deep Learning 도구

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 도구에는 3가지 아키텍처가 존재합니다. Focused 아키텍처(Focused 지도, Focused 비지도), High Detail 아키텍처, High Detail Quick 아키텍처입니다.

Red 분석 도구 - Supervised(지도) 모드 (Focused)는 결함이나 기타 관심 영역 등 특정 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.

Red 분석 도구 - Unsupervised(비지도) 모드 (Focused)는 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.

Red 분석 도구 – High Detail 모드는 세분화 작업 측면에서 Red 분석 Focused 지도 모드의 강화된 버전입니다. 트레이닝 및 프로세싱에 좀 더 시간이 소요되지만 강화된 아키텍처 덕분에 더 강력한 성능을 제공합니다. 세분화 작업 시 Red 분석 도구 Focused 아키텍처 – 지도 모드 대비 High Detail 모드의 더 높은 성능은 고유의 트레이닝 아키텍처에서 비롯합니다.

Red 분석 도구 – High Detail Quick 모드은 Red 분석 도구 High Detail 모드 모드 정확도를 경미하게 희생하는 대신 트레이닝 속도를 극적으로 향상하는 방향으로 새롭게 만든 도구입니다. 최신 트레이닝 알고리즘을 도입하여 안정적이면서도 훌륭한 결과를 내도록 만들어졌습니다. 또 매우 적은 도구 매개변수만 필요하기 때문에 트레이닝이 더 쉽고 빨라집니다. 단계별 사용방법을 포함한 다른 세부 사항은 Red 분석 도구 High Detail 모드와 크게 다르지 않습니다.

Green 분류 도구에는 3가지 아키텍처가 존재합니다. Focused 아키텍처, High Detail 아키텍처, High Detail Quick 아키텍처입니다.

Green 분류 도구 - Focused 모드는 개체 혹은 전체 장면을 분류하기 위해 이용합니다. 포장에 기초한 제품의 식별, 용접 솔기의 분류, 허용 가능한 결함과 그렇지 않은 결함의 분류에 이르기까지, 는 라벨 지정된 이미지의 Set에 기초해 다양한 클래스를 분리하는 방법을 학습합니다. Focused 모드에 사용자가 제공할 것은 여러 클래스들로 라벨된 이미지들입니다.

Green 분류 도구 - High Detail 모드은 Focused Green 분류 도구l과 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.