
Classification
이미지 단위로 정상/불량, 다중불량을 분류하는 모델
현장 비전 검사 태스크에 적합한 모델을 선택하여
높은 정확도의 검사 시스템을 구축하세요.
현장 비전 검사 태스크에 적합한 모델을 선택하여 높은 정확도의 검사 시스템을 구축하세요.

실제 제조 현장에 단일 모델로는 해결할 수 없는, 복잡한 프로젝트들이 점점 늘어나고 있습니다.

실제 제조 현장에 단일 모델로는 해결할 수 없는, 복잡한 프로젝트들이 점점 늘어나고 있습니다.

실제 제조 현장에 단일 모델로는 해결할 수 없는, 복잡한 프로젝트들이 점점 늘어나고 있습니다.

Manufacturing sites are facing increasingly complex projects requiring more than one model to solve.




Classification
이미지 단위로 정상/불량, 다중불량을 분류하는 모델

Oriented Object Detection
기울어진 객체를 인식하고 위치를 파악하는 모델

Patch Classification
고해상의 이미지를 패치로 분할하여 정상/불량을 판정하는 모델

OCR
이미지 내 텍스트 (영문, 숫자, 특수기호)를 인식하는 모델

Segmentation
픽셀 단위로 불량의 정확한 형태와 위치를 검출하는 모델

Object Detection
물체의 개수를 인식하고 위치를 파악하는 모델

Classification
이미지 단위로 정상/불량, 다중불량을 분류하는 모델

Object Detection
물체의 개수를 인식하고 위치를 파악하는 모델

Patch Classification
고해상의 이미지를 패치로 분할하여 정상/불량을 판정하는 모델

Oriented Object Detection
기울어진 객체를 인식하고 위치를 파악하는 모델

Segmentation
픽셀 단위로 불량의 정확한 형태와 위치를 검출하는 모델

OCR
이미지 내 텍스트 (영문, 숫자, 특수기호)를 인식하는 모델

Classification
이미지 단위로 정상/불량, 다중불량을 분류하는 모델

Segmentation
픽셀 단위로 불량의 정확한 형태와 위치를 검출하는 모델

Oriented Object Detection
기울어진 객체를 인식하고 위치를 파악하는 모델

Patch Classification
고해상의 이미지를 패치로 분할하여 정상/불량을 판정하는 모델

Object Detection
물체의 개수를 인식하고 위치를 파악하는 모델

OCR
이미지 내 텍스트 (영문, 숫자, 특수기호)를 인식하는 모델

GAN (Defect Generator)
실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성하는 모델

Image Enhancement
저품질 이미지를 고품질 이미지로 변환하는 전처리 모델

Rotation
원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

GAN (Defect Generator)
실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성하는 모델

Image Enhancement
저품질 이미지를 고품질 이미지로 변환하는 전처리 모델

Rotation
원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

GAN (Defect Generator)
실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성하는 모델

Rotation
원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

Image Enhancement
저품질 이미지를 고품질 이미지로 변환하는 전처리 모델

Rotation
원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

Anomaly Classification
정상 이미지만을 학습하여 양/불 판정 근거를 히트맵 형태로 도출하는 모델

Anomaly Segmentation
정상 이미지만을 학습하여 픽셀 단위로 불량 영역을 검출하는 모델

Anomaly Classification
정상 이미지만을 학습하여 양/불 판정 근거를 히트맵 형태로 도출하는 모델

Anomaly Segmentation
정상 이미지만을 학습하여 픽셀 단위로 불량 영역을 검출하는 모델

Anomaly Classification
정상 이미지만을 학습하여 양/불 판정 근거를 히트맵 형태로 도출하는 모델

Anomaly Segmentation
정상 이미지만을 학습하여 픽셀 단위로 불량 영역을 검출하는 모델

가상 결함을 학습한 후, Generation Center에서 실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성할 수 있습니다.

가상 결함을 학습한 후, Generation Center에서 실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성할 수 있습니다.

정상 이미지로만 학습하여 결함 데이터가 부족한 상황에서도 고성능 딥러닝 모델을 생성할 수 있습니다.

정상 이미지로만 학습하여 결함 데이터가 부족한 상황에서도 고성능 딥러닝 모델을 생성할 수 있습니다.

가상 결함을 학습한 후, Generation Center에서 실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성합니다.

정상 이미지로만 학습하여 결함 데이터가 부족한 상황에서도 고성능 딥러닝 모델을 생성할 수 있습니다.

고해상도 이미지를 리사이징 하지 않고 여러 장의 패치로 분할하여 학습합니다. 이미지 내의 미세 결함 영역을 유실하지 않고 학습하여 정상/결함을 명확하게 판단합니다.

고해상도 이미지를 리사이징 하지 않고 여러 장의 패치로 분할하여 학습합니다. 이미지 내의 미세 결함 영역을 유실하지 않고 학습하여 정상/결함을 명확하게 판단합니다.

일반적인 Detection 모델로 탐지하기 어려운, 다각도로 기울어진 객체들을 정확하게 인식합니다.

일반적인 Detection모델로 탐지하기 어려운, 다각도로 기울어진 객체들을 정확하게 인식합니다.

일반적인 Detection모델로 탐지하기 어려운, 다각도로 기울어진 객체들을 정확하게 인식합니다.

