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Q
[질문-센소파트]배터리 제품에 대한 머신 비전 검사 시, 불량율 검출과 조립 허용 오차를 줄일 수 있는 고도화 주요 요소는 무엇인지요? 검증 정확도를 높이기 위한 학습 데이터 양과 질 관리와 학습 시간은 얼마나 소요 되는지요?

센소파트코리아 영업팀 답변입니다.
불량율 검출과 조립 허용 오차를 줄이기 위해서는 검사에 적합한 촬영 영역을 구축하여, 분해능을 높이는 것이 중요합니다. 또한 적합한 조명 조건을 구축하여, 명확한 이미지 취득이 필요합니다.
검증 정확도를 높이기 위한 학습 데이터 양과 질의 부분은 딥러닝 학습 검사에 관련된 부분으로 자사의 딥러닝은 자체적인 컨트롤러로 구현되기 때문에 많은 학습 양과 시간이 소요되지 않습니다.
추가적으로 자사의 제품은 룰베이스와 딥러닝 두가지 다 적용이 가능한 제품입니다.
다른 문의사항이 있으시면, k.lee@sensopart.com | s.lee@sensopart.com | 031-723-0135 로 연락주시면, 회신드리도록 하겠습니다.
TEST 및 상담이 필요하시면, 경기도 화성시 동탄첨단산업1로 27 B동 235호 센소파트 코리아(영천동, 금강펜테리움 IX타워) 로 방문주시면, 지원드리도록 하겠습니다.
편하신 방법으로 문의주시길 바랍니다.
감사합니다.
Q
질문] 디지털 포워딩을 사용하여 생산성과 수익성을 향상시키려는 경우 중요하게 고려하고 분석해야 할 요소들은 무엇인가요?

이중원 답변입니다.
수익성 측면에서는 운임 경쟁력과 사내 리소스 절감으로 여겨집니다.
운임 경쟁력은 검토의 스크리닝 과정이라고 생각을 하고 있고, 현재 구매/해외영업 담당자 분들의 리소스를 대폭 절감할 수 있는 프로덕트에 집중하고 있습니다.