모델 선정

다양한 현장 문제에 대응하는
11가지 딥러닝 모델

다양한 현장 문제에 대응하는 11가지 딥러닝 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.

deep learning model

기존 딥러닝 모델 선정 과정에서 겪는 어려움

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

deep learning model

기존 딥러닝 모델 선정 과정에서 겪는 어려움

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

deep learning model

기존 딥러닝 모델 선정 과정에서 겪는 어려움

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

deep learning model

Challenges in Selecting the Right Deep Learning Model

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

deep learning model

해결 방법

국내 최다, 11가지 딥러닝 모델 탑재

해결 방법

국내 최다, 11가지 딥러닝 모델 탑재

해결 방법

국내 최다, 11가지 딥러닝 모델 탑재

Supervised models

classification

Classification

이미지 단위로 정상/불량, 다중불량을 분류하는 모델

oriented object detection

Oriented Object Detection

기울어진 객체를 인식하고 위치를 파악하는 모델

TBD

patch classification

Patch Classification

고해상의 이미지를 패치로 분할하여 정상/불량을 판정하는 모델

ocr

OCR

이미지 내 텍스트 (영문, 숫자, 특수기호)를 인식하는 모델

segmentation

Segmentation

픽셀 단위로 불량의 정확한 형태와 위치를 검출하는 모델

object detection

Object Detection

물체의 개수를 인식하고 위치를 파악하는 모델

classification

Classification

이미지 단위로 정상/불량, 다중불량을 분류하는 모델

object detection

Object Detection

물체의 개수를 인식하고 위치를 파악하는 모델

patch classification

Patch Classification

고해상의 이미지를 패치로 분할하여 정상/불량을 판정하는 모델

oriented object detection

Oriented Object Detection

기울어진 객체를 인식하고 위치를 파악하는 모델

TBD

segmentation

Segmentation

픽셀 단위로 불량의 정확한 형태와 위치를 검출하는 모델

ocr

OCR

이미지 내 텍스트 (영문, 숫자, 특수기호)를 인식하는 모델

classification

Classification

이미지 단위로 정상/불량, 다중불량을 분류하는 모델

segmentation

Segmentation

픽셀 단위로 불량의 정확한 형태와 위치를 검출하는 모델

oriented object detection

Oriented Object Detection

기울어진 객체를 인식하고 위치를 파악하는 모델

TBD

patch classification

Patch Classification

고해상의 이미지를 패치로 분할하여 정상/불량을 판정하는 모델

object detection

Object Detection

물체의 개수를 인식하고 위치를 파악하는 모델

ocr

OCR

이미지 내 텍스트 (영문, 숫자, 특수기호)를 인식하는 모델

Generative models

전처리 모델

Alignment

전처리 모델

Generative models

전처리 모델
전처리 모델

Alignment

Generative models

전처리 모델

Alignment

전처리 모델
gan

GAN (Defect Generator)

실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성하는 모델

image enhancement

Image Enhancement

저품질 이미지를 고품질 이미지로 변환하는 전처리 모델

TBD

rotation

Rotation

원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

gan

GAN (Defect Generator)

실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성하는 모델

image enhancement

Image Enhancement

저품질 이미지를 고품질 이미지로 변환하는 전처리 모델

TBD

rotation

Rotation

원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

gan

GAN (Defect Generator)

실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성하는 모델

rotation

Rotation

원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

image enhancement

Image Enhancement

저품질 이미지를 고품질 이미지로 변환하는 전처리 모델

TBD

Alignment

Rotation

원본 이미지를 자동으로 정방향 회전시키는 전처리 모델

Unsupuervised models

anomaly classification

Anomaly Classification

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

anomaly segmentation

Anomaly Segmentation

정상 이미지만을 학습하여 픽셀 단위로 불량 영역을 검출하는 모델

anomaly classification

Anomaly Classification

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

anomaly segmentation

Anomaly Segmentation

정상 이미지만을 학습하여 픽셀 단위로 불량 영역을 검출하는 모델

anomaly classification

Anomaly Classification

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

anomaly segmentation

Anomaly Segmentation

정상 이미지만을 학습하여 픽셀 단위로 불량 영역을 검출하는 모델

주요 기능

현장의 문제를 해결하는 독보적인 딥러닝 모델들

비전검사 과정에서 발행하는 다양한 문제를 고성능 딥러닝 모델로 해결할 수 있습니다.

문제 1. 결함 데이터 확보가 어려운 상황

문제 1. 결함 데이터 확보가 어려운 상황

gan

가상 결함 이미지를 생성하는 생성형 AI GAN 모델

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

gan

생성형 AI 기반으로 가상의 결함을 생성하는 GAN 모델

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

unsupervised model

정상 이미지로만 학습하는 비지도 학습 모델

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

unsupervised model

정상 이미지로만 학습하는 비지도 학습 모델

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

gan

가상 결함 이미지를 생성하는 생성형 AI GAN 모델

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

unsupervised model

정상 이미지로만 학습하는 비지도 학습 모델

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

문제 2. 고해상도 이미지 내 미세 결함을 검출해야 하는 상황

문제 2. 고해상도 이미지 내 미세 결함을 검출해야 하는 상황

patch classification

고해상도 이미지 학습에 최적화된 Patch 기반 학습 모델

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

patch classification

고해상도 이미지 학습에 최적화된 Patch 기반 학습 모델

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

문제 3. 일관적인 방향으로 떨어지지 않는 객체를 인식해야 하는 상황

문제 3. 일관적인 방향으로 떨어지지 않는 객체를 인식해야 하는 상황

oriented object detection

다양한 배치 상태의 객체를 인식하는 Oriented Object Detection 모델

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

oriented object detection

다양한 배치 상태의 객체를 인식하는 Oriented Object Detection 모델

일반적인 Detection모델로 탐지하기 어려운, 다각도로 기울어진 객체들을 정확하게 인식합니다.

oriented object detection

다양한 배치 상태의 객체를 인식하는 Oriented Object Detection 모델

일반적인 Detection모델로 탐지하기 어려운, 다각도로 기울어진 객체들을 정확하게 인식합니다.

제품 소개

국내 최다 딥러닝 모델을 제공하는 뉴로클 소프트웨어

제품 소개

국내 최다 딥러닝 모델을 제공하는 뉴로클 소프트웨어

Product Introduction

Looking for training software built for real-world challenges?

Product Introduction

Looking for Training Software Built for Real-World Challenges?

오토딥러닝 모델 학습 소프트웨어

딥러닝 전문가 없이도 고성능의 검사 모델을 생성할 수 있는

GUI 기반의 노코드 학습 소프트웨어

오토딥러닝 모델 학습 엔진

다양한 검사 시스템에 학습 기능을 자유롭게 통합할 수 있는
오토딥러닝 알고리즘 기반의 고성능 학습 모듈