육안 검사 바카라 전략에서 노동을 자동화하고 절약하여 운영 효율성 및 탐지 정확도 향상

현재, 우리는 현재 업무 효율성을 향상시키기 위해 시각적으로 수행되고있는 육안 검사 바카라 전략를 자동화합니다.
비정상적인 이미지의 양을 확보하는 데 어려움, 과다 검전의 가능성 또는 이미지를 간과하는 것과 같은 육안 검사 시스템과의 접촉 문제
다른 바카라 전략의 정상 데이터를 사용하여 전송 학습을 사용하여 정확한 이상 탐지의 타당성을 높입니다.

각 문제에 대한 해결

<전 예상 문제		<After 문제 해결
・ 시각적 시각적 검사는 숙련 된 근로자의 기술에 따라 다릅니다 ・ 작업의 특성으로 인해 많은 양의 비정상적인 이미지를 수집하기가 어렵습니다 ・ 특정 바카라 전략에 의해 정확하게 검증 된 비정상 결정 모델은 새로운 바카라 전략에 적용될 수 없으므로 자동 결정의 정확도가 감소합니다 ・ 과다 변의를 제거하거나 특정 결함 패턴을 놓치고 싶다		・ 머신 러닝을 사용하는 비정상 감지 모델은 정상적인 이미지 만 사용하여 새로운 바카라 전략를 시작할 때 구성 할 수 있습니다 ・ 장기적이고 안정적인 시각적 검사 워크 플로 설정 ・ 많은 오 탐지가있는 결함 패턴의 정확도 향상

예상 산업/부문

・ 반도체 제조업체
・ 반도체 장치 제조업체
・ 기타 제조 산업 (품질 검사 부서 등)

업적

목적 : 시각적 검사 시스템의 정확도 향상
대상 회사 : 자동차 부품 제조업체
Phase1 : 1 PM, 1 분석가 x 2-3 개월
Phase2 : 1 PM, 1 분석가 x 3-6 개월
전달 : 데이터 구조 설계 문서, 데이터 분석 보고서

도구, 기술, 자원

・ Python
・ CNN (객체 인식 모델)
・ Vison Transformer
・ GPU 계산 환경