딥러닝 기반 영상 분석 솔루션

  편리한 학습 및 유연한 인식

  높은 정확도와 손쉬운 데이터 확장

VLAD(Vision Learning for Advanced Detection)은 딥러닝 기반의 인공지능 영상 분석용 소프트웨어 솔루션으로
높은 신뢰성이 요구되는 반도체 공정, 각 부품마다 다른 생산공정을 거치는 자동차 부품 뿐만 아니라 디스플레이, 전자, 배터리, 식품, 보안, 의약 분야 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.

• Training Tool
  - 학습 모델 생성 및 관리
  - 이미지 라벨링 및 관리
  - 학습영역 설정
  - 학습 및 검증 데이터 분류
  
• Report Viewer
  - 학습 결과 필터링 적용 및 보기
  - 학습 결과 요약 보기 (각 라벨 별 인식률)
  - 각 이미지 별 평가 결과 상세 목록 보기
  - 학습 결과 라벨링 이미지 상세 보기
  
• Testing Tool
  - 테스트 시작/중지
  - 학습 파일 가져오기 및 저장
  - 카메라 및 학습 모델 설정
  - 카메라 뷰 모드
  - 테스트 요약 결과 보기
  - 테스트 상세 결과 보기
  

• Classification
  
  
  - 한 장의 이미지 중 가장 큰 비중을 차지하는 이미지 하나를 인식하여 정의한 클래스에 맞춰 유형을 분류
  - Multi-label Classification 지원
  - 양품/불량품 검사, 검사 이미지 유형 분류에 적용
  
  
• Object Detection
  
  
  - 하나의 이미지에서 여러 개의 객체가 존재할 경우 각 객체의 특성 및 클래스를 분류해 사각형의 박스 형태로 각 객체의 유형 및 위치정보를 감지
  - 여러 개의 객체를 검출하는 Multi Object Detection 모델
  - 패턴 매칭, 객체의 위치 검출 및 카운팅에 적용
  
  
• Segmentation
  
  
  - Object Detection을 통해 검출된 객체의 형상을 픽셀 단위로 정확한 영역 형태로 표시
  - 같은 클래스인 객체들은 같은 색으로 분할
  - 미세한 불량(결함, 훼손, 얼룩), 비정형 유형의 불량 검사에 적용
  
  
• Anomaly Detection
  
  
  - 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘으로 라벨링 없이 이미지만으로 하나의 유형을 학습하고 학습한 유형 이외 이미지는 False로 분류
  - 한개의 클래스와 그 이외의 클래스로 나뉘어야 하는 경우
  - 클래스의 범주가 너무 많아서 명확하게 데이터를 모으기가 어려운 경우