최신 딥러닝 알고리즘을 통해 탄생한 AI VISION, 물체인식 정확도를 크게 개선합니다.
사람 인식, 동물 인식 등 학습 데이터에 따라 다양한 형태로 사용이 가능하며 디스플레이, PCB, 필름, 반도체 등 제조산업의 각 제조품에 대한 딥러닝 머신비전 검사 인공지능으로 활용할 수 있습니다.
이미지 분석을 통해 이미지 구성요소를 영역 형태로 정확히검출합니다.
적용 사례 : 태양광 패널, 디스플레이 등
각 이미지를 사전 정의된 Class에 맞게 정확히 분류합니다.
적용 사례 : 불량여부 판정 등
이미지 분석을 통해 학습한 각 개체 Class를 인식하고 영역에 대한 좌표 데이터를 출력합니다.
적용 사례 : 불량 요소 색출 등
학습 데이터가 없어도 아래의 인공지능은 바로 사용할 수 있습니다.
제품 생산에서 QC는 무엇보다 중요한 요소입니다. 정상품/불량품의 이미지를 학습하여 제품에 최적화된 불량판정 인공지능을 만들고 불량 분류 및 영역 검출을 통해 공정을 재정비하여 QC 수준을 효율적으로 증가시킬 수 있습니다.
Human Error로 인하여 인간의 눈으로 모든 결점을 파악하는 것은 불가능에 가깝습니다. 비환자와 환자의 의료이미지를 학습하여 개발한 인공지능은 의료진단의 훌륭한 보조도구로 활용할 수 있습니다.
각종 광학 카메라를 통해 수집되는 영상 속의 사람, 얼굴, 행동, 물체 등을 자동 인식하고 분류할 수 있습니다. 딥러닝 기반의 모니터링 자동화를 통해 모니터링 상주 인력을 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다.
고객 분석 / 마케팅 / 보험 등 산업군에 맞는 인공지능을 생성하여 비지니스의 문제점을 해결합니다.
인공지능을 통해 영업 / 마케팅 / 재고 관리 / 인사 관리 등 경영에 필요한 의사 결정 정확도를 높여주고, 귀사가 속한 산업군에 맞는 인공지능을 제한없이 도입할 수 있습니다.