넵 감사합니다 ^^
균형을 맞추는 것이 중요합니다.
1. 유형별 50장 이상이 필요합니다. 2. classification 기준 1Mpixel 1만회 학습시 약 30분 정도 소요됩니다. 3. 검사 기준으로는 intel-i5, Nvidia GTX1060, RAM 16MB 를 권장드립니다.
일반적으로 유형별 이미지는 20~50장 정도면 대략 95% 이상의 정밀도의 결과를 예상할 수 있습니다. 학습 데이터는 양보다는 질이 중요합니다. 유형 별로 정제된 학습 셋을 얻는 시간은 상황에 따라 달라서 정량적으로 표현하기는 어려울 듯 합니다.
산업용은 정확도가 가장 중요한 요소이므로 항상 가장 실력이 좋은 교육자가 교육을 해주어야 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 일반인이 학습한다면 일반인 수준의 결과, 전문가가 학습하면 전문가 수준의 결과가 도출되겠지요. 데이터는 유형별로 약 50 장 이상의 이미지를 제공해 주면 좋습니다.
새로운 유형의 불량이라면 학습을 시켜야 합니다. 다만 형태가 변형되는 등의 변화에 대해서는 일반화가 충분히 가능하여 매번 학습할 필요는 없습니다.
이미지 상에서 두 유형이 구분 가능하다면 AI 도 판정을 잘 할 수 있습니다.
데이터에서 정답을 기록하는 과정을 레이블링 이라고 보통 칭하는데, 데이터와 정확한 레이블을 이용하여 훈련해 주셔야 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
AI 는 작업자가 육안 검사를 하고 있는 공정을 자동화 하는 측면에서 검토하시면 좋습니다. 다만 치수측정, 패턴위치 판정 같은 정형화된 검사는 AI 보다는 기본 룰기반 검사가 더 유리합니다. 준비하실 사항은 양품/불량 제품, 이미지를 준비해 주시면 됩니다.
PoC 는 별도의 비용이 발생하나요? 그 밖에 NAVI AI 제품 대여를 위한 절차등이 있는지 궁금하네요