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비전 검사 AI

비전 검사 AI

프로덕션 결함을 자동으로 감지할 수 있는 AI 모델을 빠르게 학습시키고 배포하세요. 기술적 전문 지식이 없어도 가능합니다.

  • Google Cloud 또는 API에서 안내에 따라 사용자 인터페이스를 통해 신속하게 시작하세요.

  • 정밀도가 높은 도메인별 AI 모델을 학습시켜 가장 작은 결함까지 감지합니다.

  • 능동적 학습을 통해 라벨링 업무를 최소한으로 줄여보세요. 결함 있는 이미지 몇 개만으로 시작하세요.

  • Docker 컨테이너를 통해 생산 라인에서 예측 모델을 실행하세요.

이점

온프레미스 실행

네트워크 에지 또는 작업 현장에 고성능 검사 모델을 배포합니다.

짧은 가치 창출 시간

검사 비용, 재작업, 스크랩을 줄이고 핵심 품질 측정항목(예: 이스케이프율, 오버킬 비율, 수익률)을 개선하여 ROI를 크게 높일 수 있습니다.

우수한 AI 기술

최상의 컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술을 통해 가장 까다로운 검사 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 특징

고정밀 제조용 검사를 위해 목적에 맞게 설계된 딥 러닝 알고리즘 기반 모델

어셈블리 검사

조립 프로세스의 다양한 단계(잘못된 위치, 잘못된 배치, 누락, 회전 또는 기형적 구성요소)에서 매우 미묘한 결함까지 감지합니다.

어셈블리 검사

외관 검사

각종 표면에서 가장 작고 복잡한 결함(찌그러짐, 긁힘, 균열, 변형 등)을 찾습니다.

외관 검사

온프레미스 확장

손쉽게 배포되는 Docker 컨테이너로 작업 현장에서 바로 모델을 실행합니다. 모델은 이스케이프 및 오버킬 비율에 대한 프로덕션 품질 요구사항을 충족하도록 학습되어 있습니다.

온프레미스 확장

빠른 시작 기능

라벨이 지정된 이미지 몇 개만 사용하여 모델을 빌드합니다. 능동적 학습은 연산자가 라벨을 지정하고 모델 성능을 개선할 수 있는 추가 이미지를 자동으로 제안합니다.

모든 특징 보기
Foxconn 로고
광범위한 PCB 제조 운영 전반에 걸쳐 어셈블리 검사 솔루션을 적용하는 데에 대한 기대가 큽니다.

싸브차트 스흐, FIH Mobile 시각적 검사 글로벌 책임자

사용 사례

비전 검사 AI의 일반적인 사용 사례 살펴보기

사용 사례
제조업 검사 작업

비전 검사 AI는 프로덕션 환경을 위해 특별히 구축되었으며 자동차, 전자제품, 반도체, 산업 부문의 다양한 사용 사례에 적용됩니다.

비전 검사 AI가 프로덕션 라인의 카메라와 작동하는 방식을 보여주는 애니메이션
사용 사례
용접 이음부 검사

자동차 제조업체는 비전 검사 AI를 사용하여 섀시의 가장 중요한 구조적 조인트에서 로봇 용접 이음부의 이상을 검사합니다.

용접 이음부 검사
사용 사례
휴대전화 PCB 검사

전자제품 제조업체는 비전 검사 AI를 사용하여 대용량 인쇄 회로 기판(PCB)의 수십 가지 개별 구성요소를 동시에 검사하여 누락되거나, 잘못 배치되거나, 손상된 구성요소, 나사, 스프링, 납땜 문제를 감지합니다.

많은 구성요소가 있는 휴대전화 인쇄 회로 기판
사용 사례
실리콘 웨이퍼 결함 분석

반도체 제조업체는 비전 검사 AI를 사용하여 웨이퍼 결함, 칩 결함 또는 금형 균열을 감지하고 찾습니다.

실리콘 웨이퍼
기능 비교

제품 비교

특성

AutoML

일반화된 이미지 사용 사례를 해결합니다.

비전 검사 AI

시각적 검사 사용 사례를 해결합니다.

일반적인 활용 사례

  • 일반적 분류 문제

  • 제조 환경의 시각적 검사 작업 타겟팅

온프레미스 배포

  • Y
  • Y(Docker 컨테이너를 통해)

제조 관련 모델

  • N
  • Y(도메인별 모델 최적화로 인해 지속적으로 개선됨)

불균형 데이터 세트 처리

  • N(라벨이 지정된 결함 및 결함 없는 수가 동일해야 함)

  • Y(더 많은 수의 일반적인 샘플과 라벨이 지정된 소수의 결함을 사용할 수 있으며 제조 시 일반적으로 사용됨) 

능동적 학습

  • N
  • Y(사람의 검토 및 라벨 지정에 대한 의심스러운 예시 신속하게 식별)

세분화 및 현지화

  • N
  • Y(결함이 발견된 영역을 정확히 파악)

누락된 구성요소 감지

  • N
  • Y

고해상도 이미지 지원

  • N
  • Y(최대 1억 픽셀)

자동 이미지 정렬

  • N
  • Y(카메라 스트림에서 이미지 자동 정렬)

이미지 이상 감지

  • N
  • Y
일반화된 이미지 사용 사례를 해결합니다.

일반적인 활용 사례

  • 일반적 분류 문제

온프레미스 배포

  • Y

제조 관련 모델

  • N

불균형 데이터 세트 처리

  • N(라벨이 지정된 결함 및 결함 없는 수가 동일해야 함)

능동적 학습

  • N

세분화 및 현지화

  • N

누락된 구성요소 감지

  • N

고해상도 이미지 지원

  • N

자동 이미지 정렬

  • N

이미지 이상 감지

  • N
시각적 검사 사용 사례를 해결합니다.

일반적인 활용 사례

  • 제조 환경의 시각적 검사 작업 타겟팅

온프레미스 배포

  • Y(Docker 컨테이너를 통해)

제조 관련 모델

  • Y(도메인별 모델 최적화로 인해 지속적으로 개선됨)

불균형 데이터 세트 처리

  • Y(더 많은 수의 일반적인 샘플과 라벨이 지정된 소수의 결함을 사용할 수 있으며 제조 시 일반적으로 사용됨) 

능동적 학습

  • Y(사람의 검토 및 라벨 지정에 대한 의심스러운 예시 신속하게 식별)

세분화 및 현지화

  • Y(결함이 발견된 영역을 정확히 파악)

누락된 구성요소 감지

  • Y

고해상도 이미지 지원

  • Y(최대 1억 픽셀)

자동 이미지 정렬

  • Y(카메라 스트림에서 이미지 자동 정렬)

이미지 이상 감지

  • Y

가격 책정

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파트너

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