인공 지능을 이용한 품질 검사
프로그래밍 없이도 훈련할 수 있습니다.
신경망은 약간의 노력과 훈련만으로 품질 요구 사항을 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 스크래치, 크랙, 형태 결함 및 기타 오류를 안정적으로 감지합니다. 이어 각 제품은 고객에게 전달되거나 다음 단계로 넘어가기 전 분류됩니다.
인공 지능을 이용한 자동화된 이미지 기반의 품질 관리가 사람의 수동 검사나 사전 정의된 규칙 기반 머신 비전 접근법에 비해 많은 이점을 제공한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 아직 AI 비전 기술에 대한 경험 및 수용성은 부족합니다. 하지만 AI 기반 방식은 규칙 기반 방식과는 완전히 다른 방식으로 작동하기 때문에, 이미지 프로세싱에 있어서 훨씬 더 직관적인 새로운 툴의 개발이 가능해집니다. 이를 통해 프로세스를 최적화하고 자동화하기 위하여 머신 러닝을 통해 품질 요구 사항을 AI 기반 이미지 프로세싱 시스템으로 전달하는 데 이용할 수 있습니다.
우리의 기술 기사 "AI 비전을 통한 품질 검사(Quality inspection with AI vision)"에서 품질 보증 분야에서 다양하고 유용한, 미래 지향적인 AI 방법이 사용 가능한지 알아보십시오. 지금 확인해 보세요!