딥 러닝을 위한 비전 시스템

FPGA 프레임 그래버 기반: 최고 속도의 추론 및 뛰어난 안정성
PC 기반: 최저 복잡도 및 최단 시장 출시 소요시간
임베디드 딥 러닝: 작고 비용 효율적

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.

전통적인 규칙 기반의 알고리즘과 비교할 때 딥 러닝이 지닌 이점은 다음과 같습니다.

복잡한 이미지 분류
정확성과 견고성 향상
자동 기능 추출

Basler 제품은 ANN의 추론 작업에 매우 적합합니다. Basler는 딥 러닝 비전 시스템 설계 시 선택 가능한 다양한 옵션을 제공합니다.

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

매우 신속한 추론 및 뛰어난 안정성

이 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!

가성비는 높이면서 사이즈는 최소로 유지하는 딥 러닝 솔루션을 위한 임베디드 비전

임베디드 비전 기술을 사용하면 가장 작고 경제적인 딥 러닝 비전 시스템을 설계할 수 있습니다. 보드 레벨 카메라와 임베디드 프로세싱 장치를 결합하는 경우, 장치 마다 비용이 최소화됩니다. 카메라 모듈에서 컨셉트 연구, 바로 사용 가능한 솔루션에 이르기까지, Basler가 딥 러닝용 임베디드 시스템 전반을 관리하여 드립니다.

딥 러닝용 임베디드 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!