딥 러닝이 전자 산업에 대한 검사를 자동화하는 방법

정의
반도체 및 모바일 장치 산업에는 응용 프로그램의 복잡성과 프로그래밍 비용으로 인해 자동화에 저항하는 응용 프로그램이 있습니다. 딥 러닝 기반 솔루션은 인간의 유연성과 컴퓨터의 견고성을 결합하여 빠르고 안정적인 검사 결과를 제공합니다. 

딥러닝이 전자 산업에 대한 검사 자동화 
1. 결함 감지
조립된 인쇄 회로 기판(PCB)은 전기가 흐를 수 있도록 부품의 정확한 용접에 의존하고, 작은결함은 간섭과 고장을 일으킬수 있기 때문에 결함 감지가 중요합니다. 코그넥스 딥 러닝은 이미지 문제 및 눈부심으로 인해 발생할 수 있는 모양의 변화를 설명하는 용접의 정상적ㅇ니 모양과 참을 수 없는 결함의 참조 모델을 만들 수 있습니다. 

2. 광학 문자 인식
사용자가 한 번에 전체 문자열을 학습하고, 단일 문자를 제거하고, 동일한 문자의 여러 인스턴스를 학습하고, 훈련된 글꼴을 새로운 응용 프로그램에 로드하거나 저장할 수 있는 최고의 도구조차도 시간이 오래 걸리고 여전히 예상치 못한 변형이 있는 캐릭터를 식별하는데 어려움이 있습니다. 딥 러닝 기반 도구는 사전 훈련 된 라이브러리를 사용하여 프레젠테이션이 변경될 때에도 테스트 및 검증 중에 누락 된 캐릭터만 시스템에서 재교육이 가능합니다. 

3. 조립확인
조립 검증은 고령해야 할 여러가지 구성요소로 인해 자동화하기가 매우 어려운 응용 프로그램이고, 이러한 구성 요소는 존재하고 올바르게 장착되어 있고 방향이 올바른지 확인합니다. 
딥 러닝 기반 비전 시스템은 컴퓨터의 속도와 견고성의 추가 이점을 통해 인간의 유연성, 식별 및 판단 기반 의사 결정에 필적합니다. 

4. 분류
딥 러닝 기반 시스템은 단일 이미지에서 여러 유형의 단일 구셩 요소를 정확하게 분류하고 정렬할 수 있습니다. 코그넥스 딥 러닝은 이미지 분석에 인공 지능의 힘을 활용하여 부품 위치, 미용 검사, 분류 및 문자 인식과 관련된 까다로운 전자 응용 분야를 해결합니다.