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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.
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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
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?

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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?

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