1. 소개

 

딥러닝 (Deep Learning)

 

데이터 기반 : 특정 어플리케이션에 맞는 모델

쉬운 유지보수와 업데이트 : 새로운 이미지로 쉽게 딥 러닝 업데이트 가능

높은 성능 : 작업자보다 우수한 능률

빠른 어플리케이션 개발 : 적은 코드로 시간 단축

 

어플리케이션

 

Application

 

적합하지 않은 어플리케이션

 

측정 어플리케이션 : 교정(Calibrated) 기반의 정밀 측정 및 정렬

코드 인식 : MatrixCode, QR Code, Bar Code, etc.

권장사양 :

CPU : Intel or AMD CPUs

GPU : NVIDIA GPU, GeFoce GTX 900 Series, 1000 Series, RTX 2000/3000 Series

학습용으로는 최소 6GB 이상의 메모리를 권장

 

SOFTWARE 

Open eVision 2.17

Widows 32bits (maximum 2GB of memory) or Windows 64bits

NVIDIA CUDA Toolkit version v11.1

NVIDIA cuDNN v8.1 for CUDA v11.1

 

Library

 

2. EasyClassify

 

분류(Classification) - 검사 예시

 

분류(Classfication)

Image -> Label

 

특징

CPU 및 GPU 프로세싱 호환

빠른 라벨링(Labeling)

위치 정보가 중요하지 않을 때 최적

데이터 증강 및 마스크 지원

대략적인 위치를 위한 Heatmap 제공

다양한 Class로 분류 가능

결함검사

물체 인식

불량 검사

3. EasySegment

 

분할(Segmentation) - Supervised

 

분할(Segmetation)

Image

Segmentation mask

 

특징

어떤 이미지 해상도에서도 동작

데이터 증강 및 마스크 지원

CPU 및 GPU 프로세싱 호환

 

지도(Supervised) 방식

학습 이미지에 마스크 작업 필요

물체, 결함 등 모든 것을 분할

분할(Segmentation) - Unsupervised

 

분할(Segmentation)

Image

Segmentation mask

 

특징

어떤 이미지 해상도에서도 동작

데이터 증강 및 마스크 지원

CPU 및 GPU 프로세싱 호환

 

비지도(Unsupervised) 방식

정상 이미지만 학습하는 방식

정상 이미지와 다른 부분을 감지하고 분할

분할(Segmentation) - 검사 예시

결함 검사

결함 검사

불량 검사

4. EasyLocate

 

Localization and Classification

 

분할(Segmentation)

Image

Segmentation mask

 

특징

데이터 증강 및 마스크 지원

CPU 및 GPU 프로세싱 호환

Object 카운팅

각 Label의 위치와 인식 가능

EasyLocate - 검사 예시

물체 인식 및 위치 파악

5. Deep Learning Studio & API

 

Deep Learning Studio

 

특징

무료로 사용 가능

쉽게 사용 가능한 UI 구성

쉬운 Dataset 생성

학습 및 테스트 가능

데이터 증강 설정 및 표시 가능

순차적 모델 학습

학습 결과 분석 기능 제공

프로젝트로 파일 관리 가능

Deep Learning API

 

특징

C++/C# 지원

간단하고 직관적인 API 제공

기존 Open eVision Class와 완벽한 호환

한글 HTML Reference Manual 제공