SaigeVAD® 영상 이상 감지 시스템
아무리 좋은 장비를 사용해도 간혹 정렬이 잘 못 되거나, 제품을 놓치는 이상 동작을 할 수 있습니다. 이러한 문제를 발견하지 못하고 다음 공정으로 넘어가면 더 큰 문제를 일으킬 수 있고 최종 검사 단계에서 불량이 검출 되었어도 해당 결함이 언제 어떻게 발생 했는지 확인하는 작업 또한 오래 걸립니다. SaigeVAD®는 이러한 이상 동작을 실시간으로 검출하는 딥러닝 기반 솔루션입니다. SaigeVAD®는 자체 개발한 딥러닝 알고리즘을 활용하여 신속하고 정확하게 이상 동작을 검출하고 Unsupervised Learning을 사용하여 정상 동작 영상만으로도 학습이 가능하여 수천 프레임의 영상을 일일이 라벨링 해야 하는 작업 또한 필요 없습니다. 그리고 필요시 추가 작업을 통해 검출된 이상 동작 중 수용 가능한 동작을 설정하여 불필요하게 생산라인을 멈추는 일을 줄일 수 있습니다.
1. 촬영환경 및 제조환경 변화에도 정확한 검사 가능
- 미세한 변화에 대응: 기존 Rule 기반 검사 시스템은 조명의 밝기, 카메라의 각도 또는 제조환경의 미세한 변화가 생겨도 새롭게 Threshold를 조정하고 계속해서 수치 조정을 해야하는 문제가 있습니다. SaigeVAD®는 딥러닝 기반 이상 감지 시스템으로 주변 환경 변화에 큰 영향을 받지 않고 정확한 이상 감지가 가능합니다.
- 현저한 변화에 대응:학습 데이터에 추가하지 않은 변화 또는 변화가 많이 발생하는 경우에 SaigeVAD®는 자동으로 변경된 출력값을 계산하여 기존 학습된 모델을 스스로 업데이트하여 새로운 환경에서도 바로 검사가 가능하게 합니다.
2. 라벨링이 필요하지 않습니다
- 라벨링 작업은 시간과 비용을 많이 요구하는 작업입니다. 특히, 수천 프레임으로 구성된 영상의 라벨에서는 더더욱 그렇습니다. SaigeVAD®은 Unsupervised Learning을 사용하여 오직 정상 작동 영상만으로 별도의 라벨링 없이 학습을 진행할 수 있습니다. 또한, 이렇게 학습한 모델은 수용 가능한 이상을 경고하지 않게 설정하여 불필요하게 생산라인을 멈출 필요가 없습니다.
- SaigeVAD®는 매우 적은 영상 데이터로도 높은 성능의 모델 학습이 가능합니다. 필요에 따라 이상 동작 분류 과정을 추가하여 어떤 이상이 발생 했는지도 작업자에게 실시간으로 알려줄 수 있습니다.
3. 제조산업에 최적화된 가벼운 네트워크와 빠른 검사 속도
- 제조 조립 공정은 매우 높은 정확도와 빠른 검사 속도를 요구합니다. 이상 감지는 ms단위로 진행 되어하며 정확도 99% 이상, 과검율 1% 이하로 진행되어야 합니다.
- 현재 많이 사용되고 있는 CCTV 감시 및 안전 확인 목적으로 사용되는 VAD 네트워크는 무겁고 복잡한 네트워크를 사용하고 다량의 영상 라벨링이 필요하여 제조 산업의 공정 이상 검사에 사용하기에는 부적합합니다.
- SaigeVAD®는 자체 개발한 반복성을 가진 제조업의 특성에 최적화된 가벼운 딥러닝 네트워크를 사용합니다. 따라서 매우 빠르게 작동하는 제조 공정에서도 이상 동작을 실시간으로 검사할 수 있습니다.
