FLIR Neuro Technology: AI를 사용하여 더욱 빠르게 복잡한 결정 자동화

딥 러닝 방법을 사용하여 개발자는 복잡하고 주관적인 의사 결정을 빠르게 자동화할 수 있습니다. 그 결과로 시스템을 빠르게 개발하고, 더 높은 품질의 제품을 제공하고, 생산성을 향상시킬 수 있게 되었습니다.

 일반적으로 딥 러닝 시스템에는 별도의 카메라와 컴퓨터 시스템이 필요합니다. 종종 분석을 위해 캡처된 이미지는 신경망에서 추론 주도의 결정을 제공하는 호스트 또는 클라우드 시스템에 전송되어야 합니다. 이는 종종 이상적이 아니며 원격 또는 클라우드 기반 프로세싱을 사용하면 대기 시간이 늘어나며 신뢰성과 보안 위험이 도입됩니다.

 FLIR Neuro Technology는 숙련된신경망을카메라에직접배포할 수 있도록 하여 이러한 위험을 제거하고 시스템 인프라를 간소화합니다. 이로 인해 많은 경우 호스트 PC 없이 카메라에서 직접 결정이 만들어지도록 활성화하여 시스템 비용 및 복잡성을 줄어듭니다. “on the edge”라고도 하는 카메라에서 발생하는 추도 주론 결정은 시스템 대기 시간과 잠재적인 보안 위험을 완화합니다. FLIR Firefly DL 카메라의 경우 이미지 캡처와 추론 결정은 모두 27mm x 27mm x 14.5mm 풋프린트의 시스템으로 만들어집니다. 

최상의유연성을위한개방형플랫폼

  • 최고의 유연성을 제공하기 위해 Neuro는 TensorFlow 및 Caffe를 포함한 인기 오픈 소스 프레임워크를 지원합니다.
  • 쉬운 배포를 위해 신규 및 숙련된 딥 러닝 개발자를 위한 FLIR의 NeuroUtility 변환은 Neuro 지원 카메라에 빠르고 쉽게 분류, 감지 및 지역화 네트워크를 배포하도록 도와줍니다.

 주요러닝기능

Neuro는 객체 분류, 검출 및 지역화의 추론 기능에 이상적입니다. 

분류
드라이버/파일럿 모니터링 드라이버 또는 파일럿의 각성 검출
프로덕션 검사 제품의 분류 및 정렬
생물 의학적 이중 안전 - 일반 생체 검사 샘플의 조직에서 특정 이상 식별
누락된 부품 검출 상자에 포함되어야 하는 부품이 누락된 경우를 검출
얼굴 인식 - 자동화 자동화 구축을 위한 얼굴 인식
얼굴 인식 - 보안 보안을 위한 얼굴 인식
태양광 패널 검사 코스메틱 스크래치 및 임계 균열의 차이
패키징 검사 인쇄된 패키징 검사
수화 읽기 수화를 단어와 일치
불연속적 부품 검사 개별 부품 검사
애완동물 감지 음식 분배/애완동물용 문을 제어하기 위해 애완동물 식별
PCB 검사 생체 검사 샘플의 조직에서 특정 이상 식별
검출 및 지역화
직물 검사 직물에서 결함 검출
생물 의학적 이중 안전 - 특정 결함 생체 검사 샘플에서 이상 조직 식별
반도체 웨이퍼 검사 - 일반 알려진 양호한 부품과 비교하여 실리콘 웨이퍼 검사
UAS에 대한 충돌 방지 드론에 대한 잠재적인 충돌 위험 검출
판매 시점 관리 시스템 체크아웃 컨베이어 벨트에서 제품 식별
품절 제품 검출 선반 위 품절 제품 식별
블리스터 팩 검사 의약품 패키징 검사
반도체 웨이퍼 검사 - 특정 결함 실리콘 웨이퍼에서 결함의 특정 클래스 찾기
잡초 검출 제초제 좌표
   
번호판 검출 인쇄된 번호판 인식
킬봇 침입종을 식별하고 퇴치하는 로봇에 대한 지침
물이 검출 및 추적 양식업장의 물이 검출 및 추적
인구 조사 파일 소매 분석 현장에서 사람의 추정 연령 및 성별
이동 로봇의 안전 시스템 사람을 감지하고 사람을 치지 않도록 방지
납땜 검사 납땜 이음 품질 검사

 

러닝개발을더욱쉬워지게하는기능

  • Neuro는 자동 이미지 크기 조정을 제공합니다. 카메라에서 전달한 이미지는 신경망 매개변수에 일치하도록 크기가 조정됩니다.
  • Neuro는 즉각적인 결과 검증을 제공합니다. 테스트 이미지를 업로드하여 빠르게 반복하고 즉시 추론 결과를 검증할 수 있습니다. 별도의 테스트 환경이 필요 없습니다. 이는 테스트 이미지가 핵심 카메라 기능을 무시하고 검증을 위해 신경망에 바로 전달되는 이미지

Neuro에서지원하는 FLIR 카메라

 FLIR Firefly DL camera  

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