모델 학습자체 불량. 자체 이미지.자체 모델.

제품 고유의 결함에는 맞춤형 검사 모델이 필요합니다. 장비에서 직접 오프라인으로 자체 모델을 학습하세요.

1,000,000+실제 생산 이미지백만 장 이상의 실제 생산 이미지로 학습한 비전 파운데이션 모델에서 시작합니다.

모델을 직접 학습시키세요.내장 모델 학습이미지 수집, 샘플 라벨링, 모델 학습까지 모두 검사 소프트웨어에서 수행합니다. 클라우드 업로드는 필요 없습니다.

다섯 단계로 모델을 학습하세요.

데이터셋에 추가
검사한 영역을 클릭하거나 제품 전체를 한 번에 선택하면 이미지가 데이터셋에 추가됩니다. 리뷰 화면의 피드백도 함께 반영됩니다.
OK 또는 NG로 라벨링
각 이미지를 OK 또는 NG로 라벨링하세요. 소프트웨어가 미라벨링 이미지를 추적하므로 중단 후 나중에 이어서 작업할 수 있습니다.
학습
모델 이름을 지정하고 학습을 시작해 성능을 확인하세요. 언제든 중단하고 현재까지의 최적 결과를 유지할 수 있습니다.
결과 확인
학습에 사용하지 않은 이미지로 모델을 평가하세요. 결과 표에서 정확한 예측, 오검출, 미검출을 확인하세요.
모델 적용
선택한 검사 영역에 모델을 적용하고 그룹 기본값으로 설정하세요. 기존 검사 항목과 함께 실행됩니다.

영상 보기: 모델 학습의 처음부터 끝까지

DaoAI의 비전 파운데이션 모델을 기반으로 제품 고유의 특수 불량을 검사하세요. 실제 생산 현장의 라벨링된 이미지로 학습해 검사 역량을 확장하세요.

현장에서의 개선 효과

이 데모에서 보여드리는 내용 40, 19 및 6 세 차례 검사에서 발생한 알림으로, 검사 사이에 피드백과 조정을 반영했습니다. 표시된 수치는 확정 불량이 아닌 알림 건수입니다.

인터넷 연결, 클라우드 서비스, 온라인 계정 없이 장비에서 로컬로 학습하세요.

로컬에서 이미지를 수집하고 라벨링하고 학습하세요. 이미지를 업로드할 필요가 없습니다.

팀에서 생산 이미지로 모델을 학습합니다. 모델은 고객 소유이며 다른 고객과 공유되지 않습니다.

이미지를 수집하고 라벨링한 후 별도 장비에서 학습하고, 완성된 모델을 생산 장비로 전송하세요.

맞춤형 모델은 선택한 검사 영역에 검사 항목을 추가합니다. 기존 검사 항목은 계속 실행됩니다.

그룹별로 모델을 비활성화하거나, 더 많은 샘플로 재학습하거나, 최신 버전으로 교체하세요.

엔지니어와 함께하는 30분 데모에 참여하세요. 샘플 이미지를 준비하시면 라벨링과 모델 학습 과정을 안내해 드립니다.

기존 검사에서 오검이 발생해도 별도의 맞춤 모델이 필요하지 않을 수 있습니다. 피드백을 제출하고 AI 업데이트를 실행해 기존 모델을 개선하세요.