브라우저가 오래되었습니다. 이 홈페이지의 일부 기능이 표시되지 않을 수 있습니다. 브라우저 업데이트 방법을 배우십시오.

확인
비전 시스템 설정하기
언어: 한국어
Menu

딥 러닝 비전 시스템

딥 러닝은 컴퓨터 비전 애플리케이션 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있습니다. 인공 신경망(ANN)이 지닌 이점은 두 가지입니다. ANN 은 공장자동화와 로봇 공학 그리고 소매작업의 정확성과 견고성을 동시에 향상 시킬수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 이와 동시에 ANN은 과거에는 처리할 수 없었지만 이제 이미지를 기반으로한 문제(예: 현미경 검사에서 질병 감지 또는 표면 탐지에서 복잡한 패턴 분류)를 해결할 수 있는 기능을 갖추게 되었습니다.

딥 러닝과 전통적인 이미지 처리 비교

딥 러닝 기반의 이미지 처리

First image
Second image

전통적인 이미지 처리

전통적인 이미지 처리

적용 가능 애플리케이션:

  • 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

딥 러닝 기반의 이미지 처리

적용 가능 애플리케이션:

  • 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
바슬러 (Basler) FPGA 프레임 그래버 기반 딥 러닝 시스템: 가장 빠른 추론 및 뛰어난 안정성

매우 신속한 추론 및 뛰어난 안정성

딥 러닝 비전 시스템은 최고의 성능, 고속의 초단위 추론력 및 뛰어난 안정성을 제공합니다. 애플리케이션에서의 처리해야 하는 데이터의 규모가 큰 경우 딥 러닝을 위한 프레임 그래버 기반 비전 시스템이 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 딥 러닝 시스템: 통합 비용을 최소화 하면서 시장 출시 소요시간은 단축

통합 비용은 최소화, 시장 출시 소요시간은 단축: PC 기반 시스템은 간편한 설계 샘플로 인해 이점이 큽니다. 플러그 앤 플레이 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 PC 기반의 딥 러닝 비전 시스템을 구축 하십시오. 광범위한 ace 카메라 포트폴리오와 더불어 pylon 카메라 소프트웨어 제품군을 사용하면 통합에 필요한 소요를 줄이고 쉽게 ANN을 배포할 수 있습니다.

PC 기반 딥 러닝 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!

바슬러 (Basler) PC 기반 딥 러닝 시스템: 시장 출시 소요시간 및 통합 비용 최소화
가장 작고 비용 효율적인 딥 러닝 솔루션을 위한 바슬러 (Basler) 임베디드 비전

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!

딥 러닝에 대한 더 자세한 정보가 필요하신가요?

Basler의 Knowledge Base를 둘러보고고 딥 러닝에 대한 백서를 읽어보세요. Vision Campus 에서 딥 러닝 교육 비디오를 시청하거나 작업 예시도 확인할 수 있습니다!

이미지 처리를 지배하는 신경망

이미지 처리를 지배하는 신경망

딥 러닝이 기존의 알고리즘 기반 이미지 처리로 다루던 작업을 대체하는 사례가 점점 더 늘고 있습니다. 이러한 접근 방식이 수많은 애플리케이션에서 더 나은 이미지 처리 결과를 제공하기 때문입니다. 일부 애플리케이션에는 합성곱 신경망(CNN)과 같은 심층 신경망이 특히 적합합니다.

프로덕트 인사이트 읽기
산업 분야의 FPGA 신경망

산업 분야의 FPGA 신경망

FPGA의 합성곱 신경망(CNN)과 같은 신경망은 업계의 대표적인 이미지 처리 작업을 대신 수행합니다. 이러한 작업은 딥 러닝을 통해 고유한 방식으로, 더욱 쉽고 효과적으로 처리될 수 있는 경우(특히 반사 표면과 같은 장애요인이 있는 경우), 고전적인 이미지 처리 작업을 대체합니다.

프로덕트 인사이트 읽기
CNN으로 실현된 딥 비전

CNN으로 실현된 딥 비전

소규모 신경망은 다양한 비전 애플리케이션에서 충분히 활용할 수 있습니다. 따라서 FPGA와 같은 프로세서를 CNN(합성곱 신경망)에 사용할 수 있습니다. 그 결과, 분류 작업을 넘어서 훨씬 더 댜앙한 애플리케이션을 수행할 수 있게 되고 임베디드 비전 시스템에서도 이러한 신경망을 사용할 수 있습니다.

프로덕트 인사이트 읽기
사고 자동화 – 가능성 및 위험

사고 자동화 – 가능성 및 위험

다양한 사회 분야에서 인공 지능(AI)을 사용하기 위해 전 세계적으로 수십 억이 투자되고 있습니다. 동시에이러한 기술의 합리적인 사용을 보장하고 사회가 누릴 수 있는 이점을 강조하기 위해 법, 표준 및 윤리적 지침이 제정되고 있습니다.

프로덕트 인사이트 읽기
소매용 AI 소프트웨어 및 Basler 카메라가 장착된 스마트 결제 단말기

소매용 AI 소프트웨어 및 Basler 카메라가 장착된 스마트 결제 단말기

Basler는 임베디드 기술과 인공 지능(AI) 소프트웨어로 구성된 소매용 자동 결제 단말기를 개발했습니다. 이 디바이스는 장바구니에 담긴 상품을 식별 및 분류하고 가격을 표시합니다.

활용 사례 읽기

임베디드 비전 시스템으로 AI 기반 박테리아 분류

임베디드 기술은 진단 및 분석에 활용되고 있습니다. 이 기술은 강력하고 공간과 비용을 절감합니다. 인공 신경망(ANN)을 추가하여 매우 짧은 시간에 박테리아를 분류할 수 있습니다.
활용 사례 비디오 시청하기

딥 러닝 소프트웨어와 결합하여 자동 과일 인식을 지원하는 3D 비전

딥 러닝 소프트웨어와 결합하여 자동 과일 인식을 지원하는 3D 비전

Basler와 Data Spree는 과일 분류를 위한 정확하고 강력한 실시간 솔루션을 개발했습니다. 비전 시스템은 Basler blaze ToF 카메라와 Data Spree의 딥 러닝 플랫폼을 기반으로 합니다.

활용 사례 읽기
딥 러닝의 실행: Amazon Web Services와 함께

딥 러닝의 실행: Amazon Web Services와 함께 "엣지에서 작동하는" 비전 센서

오브젝트를 감지하고 분류하는 임베디드 비전 센서를 개발하고 싶습니까? Basler는 딥 러닝 프레임워크를 통해 합성곱 신경망(CNN)을 설치했으며 임베디드 디바이스에서 이를 사용하고 있습니다.

활용 사례 읽기
스마트 카메라 솔루션에서 이미지 데이터를 제공하는 카메라 모듈

스마트 카메라 솔루션에서 이미지 데이터를 제공하는 카메라 모듈

Wahtari 회사는 SmartCam을 통해 온보드 이미지 처리 및 인공 지능(AI)용 통합 액셀러레이터가 탑재된 카메라 솔루션을 제공합니다. 이 스마트 솔루션의 일부는 현재 특정 해상도와 프레임 속도에서 가장 작은 크기의 디자인을 제공하는 뛰어난 성능의 Basler dart 카메라 모듈로 구성됩니다.

고객 스토리 읽기
딥 러닝이란?

딥 러닝이란?

머신 러닝, 딥 러닝 또는 인공 지능(AI)과 같은 용어는 일상 생활의 점점 더 많은 영역에서 사용되고 있습니다. 이 개념들은 정확히 무엇을 의미하고, 어떻게 작동되며, 어떤 분야에서 활용됩니까?

Vision Campus 문서 읽기

머신 러닝의 작동 원리

어떻게 기계에 자율 학습을 가르칠 수 있습니까? 기계는 어떻게 신경망을 통해 "지능형" 기계로 거듭나며, 인공 지능(AI)은 어떤 용도로 사용할 수 있습니까?
사용할 수 있습니까?

바슬러 (Basler)에 문의하기

도움이 필요하세요?

딥 러닝 애플리케이션에 맞는 하드웨어를 선택하는 데 도움이 필요하신가요?

언제든지 연락주세요!