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제품

디지털 자동화

IBM Visual Insights

개요

IBM Visual Insights 는 검사 처리성능을 향상시키면서 검사 비용을 줄입니다.

제조사는 불량품 파기 및 재작업으로 인해 매출의 5-10%를 허비할 수 있습니다. AI 기반 시각 검사를 사용하여 결함을 보다 잘 식별하고 비용을 줄이며 검사 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

IBM Visual Insights 는 AI 시각 기술을 사용하여 부품, 구성 요소 및 제품을 검사하고, 이전에 작업했던 결함 이미지 패턴을 매칭시켜 자동으로 결함을 식별합니다. IBM VI는 인공 지능과 인간의 전문 기술을 사용하여 수 백에서 수천 개의 결함 모델을 만듭니다. 생산 라인 이미지 식별 에지(Edge)에 AI 모델을 배치하여 고속의 카메라 촬영 이미지에 대한 결함을 신속히 식별할 수 있습니다. 또한 제조 프로세스 전반에 걸친 품질 검사 항목을 신속하게 평가할 수 있습니다. AI는 검사 시간을 줄이고 수율을 높이며 지속적인 공정 개선을 돕습니다.

적용분야

전자, 자동차 및 기타 제품의 품질을 육안으로 검사하는 제조 업체

 

특히 아래와 같은 챌린지를 겪고 있는 고객사들에 적용할 수 있습니다.

  • 기존 프로세스는 제품의 모든 부품에서 결함을 탐지하기 위해 수동 검사에 크게 의존하고 있습니다.
  • 신제품 출시를 위한 검사 비용이 거의 선형적으로 증가하고 있습니다.
  • 제품 품질에 대한 인적 검사의 자동화, 인건비 절감 및 효율성 향상 등의 요구사항이 증가하고 있습니다.
주요기능

- 그룹으로 이미지를 처리하여 AI모델 개발 속도 향상


 

-오토라벨 기능으로 이미지에 쉽고 빠르게 자동 라벨 붙이기


 

-모델의 생성, 상태정보 및 배포를 중앙에서 관리

 

 

-설정, 알고리즘, 이미지 형식 검토 등의 모델관리 기능


 

-AI검사 결과(스코어링 결과) 검토 및 해당 샘플 이미지 확인


 

-AI 검사 결과의 리뷰, 결함 재 분류, 모델 변경


 

특장점

      시각적 특징(feature) 추출을 위한 기계 학습

        

      IBM Visual Insights는 이미지 인식 및 처리에 기계 학습 기술을 사용합니다. 여기에는 불순물 / 고 대비 영역 탐지(impurity/high-contrast area detection), 기하학적 특징 감지 및 검증(geometry feature detection and verification), 비정상적인 텍스처 영역 탐지(abnormal texture area detection), 색상 및 밝기 특징 추출 및 검증 (color and brightness feature extraction and verification), 변환 및 회전 변형의 지원 통한 차이 탐지(difference detection by supporting translation and rotation variants) 등이 포함됩니다.

       

      개발자는 이러한 기능을 확장하여 고유 한 검사 요구 사항을 충족하는 도메인 별(domain-specific) 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

       

       

      고속 이미지 수집 및 처리를 위한 에지(Edge) 처리

        

      클라우드 기반 기계 학습 및 관리 기능은 결함 모델을 작성한 다음 제조 공장의 에지 컴퓨팅 장치에 배포하여 검사 카메라로 캡처한 이미지를 신속하게 처리하고 결함을 감지하고 식별합니다.

       

       

      인공 지능과 인적 지식을 동시에 적용하여 결함 인지 모델을 생성

        

      IBM Visual Insights는 품질 검사를 자동화하고 결함 라이브러리를 작성하기 위해, 결함이 있는 이미지 예제 및 인간 지식에 기반한 기계 학습을 조합합니다. 기계 학습 및 인적 전문 지식을 통해 기존 제품의 신규/변형에 대한 검사 솔루션을 구축하고, 라이브러리를 쉽게 확장 할 수 있습니다.

       

       

      결함 식별의 정확성

        

      결함을 감지하고 식별할 때 IBM Visual Insights는 식별 신뢰 수준(confidence level )를 제공하여 임계 값이 확립 된 신뢰도를 초과 할 때마다 결함 식별을 자동화 합니다. 또한 신뢰 수준이 임계 값 아래로 떨어질 때마다 결함을 검토/검사합니다.

       

       

    정확도 향상을 위한 인공 지능

      

    제조업체가 결함 감지 모델 및 이미지 라이브러리를 구축함에 따라 IBM Visual Insights의 기계 학습은 증가하는 결함 데이터 세트를 활용해야 합니다. 이때 탐지 및 인식의 정확도 향상을 위해 라이브러리를 통해 해당 결함 데이터 세트를 보다 용이하게 크롤링(crawling) 할 수 있습니다.

     

     

    기존 카메라 및 이미지 캡처 시스템 활용

      

    IBM Visual Insights는 특정된 독점 카메라 캡처 하드웨어 또는 기술에 의존하지 않으므로 기존 시스템과의 통합이 쉽고, 다양한 캡처 기술을 보유한 조직의 제조 시설 전체에도 AI 시각적 검사 기능을 보다 쉽게 구현할 수 있습니다.

     


     

     


     

기대효과
    품질 검사 비용 절감

      

    AI 기반 시각 검사 기능은 검사 프로세스를 자동화하고, 보다 높은 검사 신뢰도와 속도로 결함을 정확하게 식별하며, 수동 검사의 필요성을 크게 줄일 수 있습니다.

     

     

    검사 프로세스 일관성

      

    결함 분류 및 비교를 위해 AI모델을 사용하면 검사의 신뢰도가 수치로 관리 되어, 수동 방법에 비해 훨씬 일관되고 정확한 검사를 가능케 합니다.

     

     

    검사 시간 단축

      

    결함 식별의 속도와 정확성을 향상시켜 검사 시간을 줄이고 제조 수율을 향상 시키며 시간당 처리량을 향상시킵니다.

     

     

      

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