사용이 간편하며, 코딩 없이 조작 가능
코딩 없이 데이터 라벨링, 모델 훈련 및 배포를 구현하며, 내장된 적응형 알고리즘 덕분에 별도의 파라미터 조정 없이 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
InsWorks ESAI는 산업용 지능형 검증을 위한 AI 비전 플랫폼으로, 분류, 객체 탐지, 인스턴스 분할, 캐스케이딩 등 다양한 작업 모듈을 통합하여 데이터 관리부터 모델 훈련, 모델 최적화에 이르는 완벽한 AI 개발 기능을 제공합니다. 시각화된 훈련 프로세스, 유연한 모델 관리 및 효율적인 추론 배포를 통해 사용자가 안정적이고 고정밀도의 산업용 AI 검증 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다.
코딩 없이 데이터 라벨링, 모델 훈련 및 배포를 구현하며, 내장된 적응형 알고리즘 덕분에 별도의 파라미터 조정 없이 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
이미지 분류, 객체 탐지, 시맨틱 분할, 인스턴스 분할 등 8가지 주요 비전 작업을 지원하며, 모델 간 연계를 통해 다양한 응용 요구 사항을 충족합니다.
샘플 필터링, 누락 및 오탐 탐지 분석, 추론 결과를 기반으로 한 혼동 행렬을 제공합니다.
훈련 세트, 테스트 세트, 혼동 데이터 세트, 사용자 정의 세트에 대한 라벨 수준 필터링 및 정렬을 지원합니다.
C++, C# 등 다양한 언어와 CPU, GPU 플랫폼을 지원하며, 최적화된 추론 엔진을 통해 밀리초 단위의 응답 속도를 구현하여 대규모 실시간 처리 요구 사항을 충족합니다.
PNG, JPG, JPEG, BMP, TIF 등의 형식의 이미지 가져오기를 지원합니다.
이 소프트웨어는 양수/음수 지점 지능형 라벨링, 박스 선택 지능형 라벨링, 탐지 후 라벨링 등의 방식을 지원하며, 수동 검증을 결합하여 반복 작업을 줄이고 라벨링 효율을 높이며 훈련 비용을 절감합니다.
다양한 결함 샘플을 자동으로 생성하여 결함 데이터 부족 문제를 완화하고, 훈련 데이터를 풍부하게 하여 모델 훈련 효과와 일반화 능력을 향상시킵니다.
과탐지 및 누락된 샘플과 이상 데이터를 신속하게 파악하여 모델 분석 및 지속적인 최적화를 지원하고, 탐지 안정성을 높입니다.
Windows, NVIDIA 등 다양한 플랫폼에 배포를 지원하여 모델의 신속한 이전을 실현하고, 엣지 컴퓨팅 및 산업 현장 애플리케이션에 유연하게 적용할 수 있습니다.
C++, C# 언어를 사용하여 배포할 수 있으며, VDE 등 주요 비전 처리 플랫폼에 통합할 수 있습니다.
적용 사례
스크래치, 파손, 이물, 더러운 오염, 가장자리 붕괴 및 숨겨진 균열 등 다양한 배터리 패널 결함을 식별합니다.
딥 러닝 모델을 통해 복잡한 PCB 제조 결함을 식별하여 검출 안정성을 향상시킵니다.
배터리 Pack의 외관 결함을 위한 AI 검사 모델을 구축하여 다양한 형태의 이상을 검출합니다.
정상 제품 학습으로 결함 샘플 의존도를 낮추고, 금속 부품과 자동차 부품의 외관 이상을 검사합니다.
블리스터 포장의 정제 누락 및 포장 이상을 검사하여 포장의 완전성을 확인합니다.
물류 캐리어 및 팔레트 상태를 식별하여 분류, 취급 및 운영 모니터링을위한 AI 기능을 제공합니다.
휴대 전화 모터의 여섯 면에 대한 전체 외관 AI 결함 검사를 수행하여 긁기, 부딪힘, 얼룩, 접착제 결함 등 결함을 식별하여 3C 소형 부품의 다면 자동 외관 품질 검사를 실현합니다.
AI 시각을 기반으로 반도체 웨이퍼의 다양한 결함의 자동 분류를 완료하여 반도체 전도 외관 스크리닝에 사용되는 파열, 스크래치, 입자, 패턴 이상 등 결함 유형을 구별합니다.




