이미지 시각적 바카라 전략 자동화

육안 바카라 전략 프로세스에서 노동을 자동화하고 절약하여 운영 효율성 및 탐지 정확도 향상

현재, 우리는 현재 업무 효율성을 향상시키기 위해 시각적으로 수행되고있는 육안 바카라 전략 프로세스를 자동화합니다.
비정상적인 이미지의 양을 확보하는 데 어려움, 과다 검토 또는 이미지가 내려다 보이는 가능성과 같은 육안 바카라 전략 시스템과의 접촉 문제
정확한 이상 탐지의 타당성을 높이기 위해 다른 프로세스의 정상 데이터를 사용하여 전송 학습을 사용합니다.

일반 외관 바카라 전략 장비의 진행 및 역할 부서

각 문제에 대한 해결

<전 예상 문제
・ 시각적 시각적 바카라 전략는 숙련 된 근로자의 기술에 따라 다릅니다 ・ 작업의 특성으로 인해 많은 양의 비정상 이미지를 수집하기가 어렵습니다 ・ 특정 프로세스에 의해 정확하게 검증 된 비정상 결정 모델은 새로운 프로세스에 적용될 수 없으므로 자동 결정의 정확도가 감소합니다 ・ 과다 변의를 제거하거나 특정 결함 패턴을 놓치고 싶다		・ 머신 러닝을 사용하는 비정상 탐지 모델은 정상적인 이미지 만 사용하여 새로운 프로세스를 시작할 때 구성 할 수 있습니다 ・ 안정적인 장기 육안 바카라 전략 워크 플로를 설정할 수 있습니다 ・ 많은 오 탐지가있는 결함 패턴의 정확도 향상

예상 산업/부문

・ 반도체 제조업체
・ 반도체 장치 제조업체
・ 기타 제조 산업 (품질 바카라 전략 부서 등)

업적

목적 : 시각적 바카라 전략 시스템의 정확도 향상
대상 회사 : 자동차 부품 제조업체
Phase1 : 1 PM, 1 분석가 x 2-3 개월
Phase2 : 1 PM, 1 분석가 x 3-6 개월
전달 : 데이터 구조 설계 문서, 데이터 분석 보고서

도구, 기술, 자원

・ Python
・ CNN (객체 인식 모델)
・ Vison Transformer
・ GPU 계산 환경