딥러닝 비전시스템
딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터 비전 어플리케이션 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있습니다. 인공 신경망(ANN)이 지닌 이점은 두 가지입니다. ANN 은 공장자동화와 로봇 공학 그리고 소매 작업의 정확성과 견고성을 동시에 향상할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 이와 동시에 ANN은 과거에는 처리할 수 없었지만 이제 이미지를 기반으로 한 문제 (예: 현미경 검사에서 질병 감지 또는 표면 탐지에서 복잡한 패턴 분류)를 해결할 수 있는 기능을 갖추게 되었습니다.
딥러닝과 전통적인 이미지 처리 비교
전통적인 이미지 처리
적용 가능 어플리케이션:
단순한 형태 및 구조 인식
수정 및 좌표 변환
위치, 거리 및 크기 측정
이미지 사전처리
코드 리더
이점:
쉽고 빠른 설치
정교하며 추적 가능한 알고리즘
딥러닝 기반의 이미지 처리
적용 가능 어플리케이션:
다양한 모양과 크기의 구성 요소 인식
복잡한 구성 요소 및 구조 분류
다양한 배경 인식
다양한 조명 조건에서 인식
텍스트 인식
이점:
견고한 설치
뛰어난 성능을 통해 복잡한 구성 요소 인식
매우 신속한 추론 및 뛰어난 안정성
딥러닝 비전시스템 (Deep Learning)은 최고의 성능, 고속의 초단위 추론력 및 뛰어난 안정성을 제공합니다. 어플리케이션에서 처리해야 하는 데이터의 규모가 큰 경우 딥러닝을 위한 프레임 그래버 기반 비전시스템이 적격입니다. Silicon Software의 microEnable 5 marathon deepVCL과 FPGA 구성 소프트웨어 VisualApplets를 사용하여 몇 번의 클릭만으로 ANN을 FPGA에 배포할 수 있습니다!
FPGA 프레임 그래버 기반 딥 러닝 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!PC 기반 딥러닝 시스템: 통합 비용을 최소화하면서 시장 출시 소요시간은 단축
PC 기반 시스템은 간편한 설계 샘플로 인해 이점이 큽니다. 플러그 앤 플레이 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 PC 기반의 딥러닝 비전시스템을 구축하십시오. 광범위한 ace 카메라 포트폴리오와 더불어 pylon 카메라 소프트웨어 제품군을 사용하면 통합에 필요한 소요를 줄이고 쉽게 딥러닝 모델을 배포할 수 있습니다.
PC 기반 딥 러닝 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!비용 효율적인 초소형 딥 러닝 솔루션을 위한 임베디드 비전
임베디드 기술을 사용할 경우 크기가 최소화되고 비용 효율적인 비전 시스템을 설계할 수 있습니다. 보드 레벨 카메라와 임베디드 처리 장치의 조합은 장치당 최저 비용을 보장합니다. 지능형 엣지 장치는 빠른 런타임, 짧은 지연 시간, 고급 개인 정보 보호 및 보안 기능을 제공합니다. 카메라 모듈에서 개념 연구 및 즉시 사용 가능한 솔루션까지, 딥 러닝용 임베디드 비전 시스템이 모든 요소를 관리합니다.
딥 러닝용 임베디드 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!