뉴로클이 뉴로티(Neuro-T) & 뉴로알(Neuro-R) 3.2를 출시했다고 밝혔다. 뉴로티는 비전검사 모델 학습 및 생성 소프트웨어다. 사용자는 뉴로티에서 이미지 데이터 전처리, AI 딥러닝 모델 학습 및 생성, 모델의 성능 평가 등을 수행할 수 있다. 뉴로티에서는 이미지 분류, 객체 탐지, 분할 등의 6가지 모델을 제공하며, 사용자는 프로젝트 목적에 따라 적합한 단일 모델을 선택하거나 다중 모델을 연결해 사용할 수 있다. 뉴로알은 ‘비전검사 모델 적용 런타임 API’다. 사용자는 앞서 뉴로티에서 생성한 모델을 뉴로알을 통해 제조 현장에서 실시간으로 적용할 수 있다. 신규 버전인 3.2의 주요 업데이트 사항은 모델 타입 간 레이블링 파일 호환 가능, 뉴로알 Nvidia RTX 40 시리즈 지원, 이미지 데이터 ‘그룹핑’ 제공, 프로젝트 진행상황 제어 툴 도입 등이다. 유저는 분할 모델과 객체 탐지 모델간 레이블링 파일을 자유롭게 호환할 수 있다. 이는 모델 타입 변경 시 기존 레이블링 값을 최대한 활용함으로써 레이블링 리소스를 획기적으로 감소시키는 것을 목적으로 고안됐다. 예를 들어 객체 탐지 모델로 레이블링을 완료한 경우, 해당 모델의 레이블링
뉴로클이 17일까지 코엑스에서 개최되는 국내 최대 규모의 이차전지산업 전문 전시회인 ‘인터배터리 2023’ 전시회에 참가한다. 이번 전시회에서 뉴로클은 배터리 제조 현장에서 AI 딥러닝 기반의 비전검사가 이루어지는 활용 사례를 데모 시연을 통해 선보일 예정이다. 이차전지는 친환경화, 탄소 중립이라는 글로벌 트렌드 속에서 지속 가능한 성장의 핵심수단으로 떠오르고 있다. 글로벌 이차전지 시장은 2030년까지 약 3,517억 달러까지 성장할 것으로 예상된다. 세계 각국에서는 이차전지가 국가와 산업계의 주요 과제로 떠오르며 글로벌 시장 주도권을 선점하기 위한 치열한 경쟁이 이어지고 있다. 이런 추세 속에서 신뢰도 높은 품질검사에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 고도의 제품 안정성을 보장하는 AI 비전검사를 도입하는 제조사가 크게 늘고 있다. 사람의 생존과 직결되는 이차전지 제조 과정에서 정밀하고 신속한 품질 검사는 필수다. 제조 과정에서 불량이 발생할 경우 화재 및 폭발 등의 위험성이 존재하기 때문이다. 하지만 이차전지의 불량 검사는 쉽지 않다. 우선 불량 판단의 기준이 모호하고, 소재의 형태와 재질이 다양해 비정형적인 불량이 빈번하게 발생한다. 광택과 무광 영
세이지리서치는 딥러닝 기반의 머신비전 소프트웨어를 개발하는 기업이다. 전체 구성원 비율의 80%가 딥러닝 연구, 소프트웨어 개발 중심 인력으로 구성됐다. 세이지리서치의 딥러닝 기반 머신비전 소프트웨어는 높은 검사 성능과 사용자 편의성 등의 강점을 인정받아 국내의 글로벌 배터리 3사와 글로벌 업체의 비전 검사를 책임지고 있다. 세이지리서치는 비전 검사 소프트웨어의 가장 중요한 평가 요소인 결함 검출 정확도와 처리 속도의 경쟁력 확보를 최우선 과제로 ‘제조업 최적화 딥러닝 알고리즘’을 탑재한 딥러닝 기반 이미지 검사 솔루션 ‘SaigeVision’을 개발했다. 제조업 데이터에 특화된 SaigeVision은 우수한 성능의 검사 기능과 더불어 ‘세이지리서치’만의 딥러닝 기술력이 녹아든 다양한 딥러닝 검사 보조 기능을 함께 제공하고 있다. 비전 검사에 딥러닝 기술을 적용하는 데 있어 결함 데이터 부족 문제는 언제나 당면하는 문제다. 이런 문제를 해결하기 위해서 SaigeVision는 ‘Image Generation’이라는 가상 결함 이미지 생성 기능을 개발해 업계 최초로 상용화해 제공하고 있다다. Image Generation 기술을 활용해 가상의 결함 이미지를 직접
단순하고 간편하게 모든 유형의 품질검사 가능, 전문가와 비전문가 구분없이 사용가능한 제품 코그넥스코리아는 룰베이스와 딥러닝을 동시에 적용할 수 있는 산업용 스마트카메라 ‘인사이트 2800’를 선보인다고 밝혔다. 코그넥스의 신제품 인사이트 2800은 정해진 규칙에 따라 검사작업을 진행하는 룰베이스와 데이터 학습을 통해 조명, 색상 변화, 곡률 등 비정형적 불규칙 변수까지 검사가 가능한 딥러닝 기능을 갖춘 세계 최초의 산업용 스마트카메라다. 룰베이스와 딥러닝이 결합된 신제품 인사이트 2800은 다양한 환경과 현장에 맞게 검사방법을 선택하고 적용하기 용이해 품질검사 정확도를 최대한으로 끌어올릴 수 있다. 특히, 이번 신제품은 업계 최고의 학습속도와 감지 정확도, 이미지 성능은 그대로 유지하면서도 사용 방법을 대폭 단순화해 전문가뿐만 아니라 딥러닝 사용 초보자도 모두 만족스럽게 사용할 수 있는 제품이다. 더불어 하나의 제품으로 다양한 환경에 적용 가능해 가성비도 우수하다. 간단하고 빠른 엣지러닝 분류 툴 적용된 인사이트2800은 별도의 PC와 프로그래밍이 없더라도 5-10장의 이미지만을 사용해 결함을 식별 및 분류하고, 변동이 있는 부품을 정확하게 식별하도록 훈련할
헬로티 함수미 기자 | 딥러닝 머신비전 전문기업 아이브는 전기차 전문 부품기업 삼기EV에 전기차 배터리팩 부품의 검사 자동화를 위한 딥러닝 검사 솔루션 공급을 완료했다고 밝혔다. 아이브가 삼기EV에 공급한 딥러닝 검사 솔루션은 전기차 배터리팩을 외부 충격으로부터 보호하는 역할을 하는 엔드플레이트의 불량 여부를 딥러닝을 통해 검사하는 장비로 인공지능 검사 소프트웨어와 검사 솔루션 장비로 구성됐다. 인공지능 검사 소프트웨어에는 아이브가 자제 개발한 제조업 검사용 인공지능신경망에 엔드플레이트 표면의 비정형 외관불량 이미지 데이터를 학습시켰다. 또한 고객사 현장 상황에 맞춰 하드웨어를 설계하고 광학 엔지니어링 기술을 접목한 무인화 검사 솔루션 장비를 직접 제작, 공급했다. 아이브의 딥러닝 검사 솔루션은 알루미늄 고압주조품에서 발생할 수 있는 모든 불량을 육안 검사자 보다 높은 정확도로 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 6축 다관절 로봇을 활용하여 3D 형상의 알루미늄 고압주조품의 전면을 검사할 수 있도록 설계됐다. 아이브의 딥러닝 검사 솔루션은 엔드플레이트의 불량 검출을 99.9% 이상 달성했고, 과검율도 3% 이하로 달성함으로써 기존 육안검사 대비 정밀하고 정확한 불
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