제조업 기반 기업들은 365일 비용절감과 생산성 향상을 위해 고민하고 있습니다.
이로 인해 많은 기업에 제조 공정 자동화가 상당부분 이루어진 반면,
검사공정의 경우 룰 기반의 이미지 처리 기법과 영상 취득 방법을 통해 목표하는 검사 정확도를 얻을 수 없어
결국 사람의 육안검사에 의존해야 하는 것이 안타까운 현실이었습니다.
최근 들어 딥러닝을 통한 다양한 시도가 이루어지고 있으나, 검사 속도, 비용 합리성, 사용 편의성 때문에
적용을 주저하는 기업들이 많습니다.
이번 웨비나에서는 AI 전문기업 라온피플이 최근 출시한 NAVI AI Toolkit 4.0을 통해
딥러닝이 어떻게 현장에 적용되는지와 함께 검사 속도, 비용 합리성, 사용 편의성 측면을 살펴보고자 합니다.
시간 | 주제 | 자료 |
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14:00 ~ 15:00 | 딥-러닝 검사를 최적화하다, NAVI AI 1. 룰 기반 검사 vs. 딥러닝 기반 검사 (10분) 2. 딥러닝, 어떻게 검사를 최적화했나? 적용 사례별 NAVI AI 소개 (15분) 3. X-AI부터 Unsupervised Learning까지, 최신 기술 집약 NAVI AI 4.0 특장점 (20분) 4. Q&A (15분) 추연학 이사(라온피플) |
현) 라온피플 기술 이사
전) 유디피 책임연구원
전남대 전자공학 석사
현 매뉴팩처링티비 편집국장
전 인더스트리솔루션 대표이사
전 RFID저널코리아 편집장
전 컴퓨터월드 IT데일리 기자
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