자동 검사 및 결함 검출 시스템은 AI를 사용하여 제조 부품 고장 및 결함을 검사할 수 있습니다. 이러한 접근법을 통해 업계에서는 금속 레일, 반도체 웨이퍼 및 콘택트 렌즈 등, 제조 표면의 결함을 자동으로 감지할 수 있습니다.

이 eBook에서는 MATLAB®을 사용하여 다양한 유형의 이상을 감지 및 분류하는 딥러닝 신경망을 개발하는 방법을 다룹니다.

결함 검출 워크플로의 세 가지 주요 단계에 관해 알아볼 수 있습니다.

  1. 잡음 제거, 정합 및 레이블 지정 등의 데이터 준비
  2. 딥러닝 신경망 구축 및 훈련
  3. CPU 및 GPU 등의 여러 하드웨어 플랫폼에 신경망 배포

30일 무료 평가판

MATLAB을 사용하여 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다.