2020년 AI 기반 육안 검사의 가치

10년이 넘는 기간 동안 제조업체는 수익을 개선하기 위해 자동화된 솔루션으로 눈을 돌렸습니다. 자동화와 머신 비전은 이제 AI로 확대되고 대체되고 있습니다. 2020년 AI 기반 육안 검사의 가치는 다음과 같습니다.

AI 기반 육안 검사의 가치

AI로 대체되는 것은 육안 검사와 관련하여 특히 그렇습니다. AI 기반 시각적 검사 기술의 사용은 비즈니스 운영을 개선하기 위한 제조의 능력을 변화시키고 있습니다.

AI 기반 시각적 검사는 AI의 두 가지 주요 강점인 컴퓨터 비전과 딥 러닝에 의존합니다. 모든 AI 시스템은 환경(컴퓨터 비전)을 인식하고 이러한 인식에 따라 행동(딥 러닝)하는 핵심 능력으로 구축됩니다.

딥 러닝의 결과 AI는 다양한 환경에 적응하여 다양한 산업 분야에서 유용합니다. 무한한 잠재력을 가지고 있으며 제조업체의 요구 사항을 충족하기 위해 빠르게 개발할 수 있습니다.

AI 기반 육안 검사의 개념

잘 훈련된 인간의 눈은 결함을 감지할 수 있습니다. 잘 훈련된 AI 기반 비전 시스템은 동일한 작업을 수행할 수 있지만 더 효율적입니다. 인간의 눈처럼 AI 기반 비전 시스템은 이미지를 캡처하고 처리를 위해 중앙 "뇌"로 보냅니다.

인간의 두뇌와 마찬가지로 AI "뇌"는 이미지를 기존 지식과 대조하여 이미지에서 자세한 의미를 만듭니다.

AI 기반 비전 시스템은 두 개의 통합 구성 요소로 구성됩니다. 감지 장치는 '눈' 역할을 하고 딥 러닝 알고리즘은 '뇌' 역할을 합니다. 통합 시스템은 이미지를 해석하는 인간의 눈-뇌 능력을 성공적으로 모방합니다.

AI 기반 비전 시스템은 AI '두뇌'가 더 많은 양의 정보를 저장하기 때문에 인간의 눈보다 더 효율적입니다.

강력한 계산 능력은 사용 가능한 데이터를 빠른 속도로 구문 분석할 수 있습니다. 이 시스템은 사진과 동영상 모두에서 물체를 분류하고 복잡한 시각적 인식 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 기반 비전 시스템은 이미지와 캡션을 검색하고, 물체를 감지하고, 멀티미디어를 분류할 수 있습니다.

딥 러닝 기반 시각 처리 덕분에 AI 기반 시각 검사 시스템은 외관상의 결함을 감지하고 일반 또는 개념적 표면(mobidev dot biz)에서 결함을 감지할 수 있습니다.

AI 기반 육안 검사의 이점

1. 빠른 구현

수십 년 된 자동화 시스템은 결함 라이브러리, 예외 목록 및 복잡한 필터에 의존합니다. 이 정보를 축적하고 정확성을 위해 정리하고 다시 구현하는 데 걸리는 시간은 효율성을 떨어뜨립니다. 또한 노동력을 낭비합니다.

AI와 딥 러닝은 장기간의 프로그래밍이나 지루하고 긴 알고리즘을 필요로 하지 않습니다. AI 기반 시각적 검사 시스템은 여러 품질 엔지니어와 훈련 이미지 데이터 세트에 의해 구성될 수 있습니다. 시스템은 빠르게 학습하고 몇 주에 걸쳐 통합됩니다.

2. 향상된 분석 및 품질 관리

제조업체는 AI를 사용하여 검사 결과를 문서화하고 제품 품질을 평가할 수 있습니다. 구체적인 비전 데이터와 성공적으로 추적하고 상호 연관시킬 수 있는 일부 전체 프로세스 개선 이니셔티브 측정항목은 다음과 같습니다.

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프로세스 레시피

장비 차이

부품 공급업체

공장 위치

또한 검사 이미지와 결과를 추적하고 문서화할 수도 있습니다. 이러한 이니셔티브는 미래의 실패를 방지하여 시간과 추가 생산 비용을 절약합니다. 모든 이니셔티브와 검사에 딥 러닝 기반 머신 비전을 적용하면 제조업체가 결함을 조기에 인식하고 해결할 수 있습니다.

3. 인건비 절감

AI 솔루션은 대부분의 전문 인간 검사자보다 일관성 비율이 높습니다. 인간 검사자는 훈련을 받아야 하며 한 번에 15-20분 동안만 높은 수준의 초점을 유지할 수 있습니다. 인건비가 매년 발생하고 직원 이직이 문제입니다. 이러한 이유로 AI 기반 비전 검사는 수작업보다 비용 효율적입니다.

사용 사례

AI는 모든 산업 분야에서 제조업체의 경쟁력을 높이고 있습니다. 다음은 항공 산업, 반도체 제조 부문 및 생명과학 분야의 최근 사용 사례입니다.

알리바바는 코로나바이러스로 인한 의료 문제를 해결하기 위해 부상했습니다. 알리바바의 딥 러닝 기반 시각 인식 시스템은 96%의 정확도로 흉부 CT 스캔에서 코로나바이러스를 감지할 수 있습니다. 이 시스템은 5,000건의 COVID-19 사례에 액세스했으며 20초 이내에 진단을 제공할 수 있습니다. 또한 시스템은 바이러스성 폐렴 이미지와 코로나바이러스 이미지를 구별할 수 있습니다.

Fujitsu Laboratories는 Fujitsu의 Oyama 공장에서 이미지 인식 시스템을 구현했습니다. 이 시스템은 조립 프로세스를 감독하여 부품이 최적의 품질 수준으로 생산되도록 합니다. 이 시스템은 매우 성공적이어서 Fujitsu는 회사의 전체 생산 현장에 이 시스템을 구현했습니다.

Airbus는 2018년에 무인 항공기 기반 항공기 검사 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 검사 품질을 개선하고 항공기 가동 중지 시간을 줄였습니다.

GlobalFoundries는 반도체 제조의 선두 주자입니다. 이 회사는 주사형 전자 현미경(SEM) 이미지의 결함을 감지하는 육안 ​​검사 시스템을 설계했습니다. 시스템은 웨이퍼 맵의 결함을 감지하여 반도체 장치의 성능을 결정하는 데 도움이 됩니다.

위에 나열된 사용 사례는 AI가 우리 삶의 많은 측면을 자동화할 수 있는 정도를 보여줍니다. AI 비전은 인간의 비전을 복제하지 않지만 이 기술은 계속해서 정보를 분류하고 인간의 눈과 뇌가 할 수 없는 방식으로 발전하고 있습니다. 그리고 인간만이 이 기술을 사용하여 이점을 얻는 방법을 고려할 수 있습니다.