뉴로클이 ‘뉴로티(Neuro-T)’와 ‘뉴로알(Neuro-R)’의 4.0 버전을 출시했다. 이번 버전은 제조 현장의 결함 데이터 및 레이블링 리소스 부족 문제를 해결하는 데에 중점을 두어 개발됐다. 뉴로티는 AI 딥러닝 비전 트레이너로, 비전 검사를 위한 AI 모델을 생성하는 소프트웨어다. 뉴로알은 뉴로티에서 생성한 검사 모델을 실시간으로 제조의 공정 라인에 적용하는 런타임 API이다.
가상 결함 생성 AI 모델: GAN Model · Generation Center
양,불 판정 AI 모델을 생성하기 위해서는 정상, 결함 이미지 데이터가 필요하며, 데이터의 양이 풍부할수록 고성능의 모델을 생성할 수 있다. 특정 산업에서는 결함 데이터의 수집이 어려워 모델 고도화에 난항을 겪는 경우가 있다. GAN Model · Generation Center는 이러한 경우를 해결하기 위해 고안된 기능이다.
유저는 해당 기능을 통해 소수의 결함 이미지를 기반으로 실제와 유사한 가상 결함을 생성할 수 있다. 생성된 가상 결함은 다양한 ‘결함 생성 도구’들을 통해 정상 이미지에 삽입되어, 양, 불 판정 AI 모델을 생성하는 데에 활용될 수 있다.
비지도학습 모델: Anomaly Classification · Anomaly Segmentation
이번 업데이트에서는 정상 이미지만으로 학습을 진행해 정상과 비정상을 식별할 수 있는 ‘비지도학습 모델’도 추가됐다. 이 기능 역시 결함 데이터가 부족한 유저들에게는 희소식이 아닐 수 없다. 유저는 양, 불 판정 모델의 판정 기준 및 결과 확인 방식에 따라 Anomaly Classification, Anomaly Segmentation 중 하나를 취사선택할 수 있다.
스마트한 레이블링 기능들: Auto-Selector, Keyword Labeler
딥러닝 프로젝트에서 가장 번거롭고 많은 리소스 투입이 필요한 과정 중 하나가 바로 ‘이미지 레이블링’이다. 불량 영역을 얼마나 정밀하게 레이블링하는지가 모델의 성능에 영향을 끼치기 때문이다. 이번 업데이트에서는 유저들의 레이블링 공수를 대폭 절감시킬 수 있도록 지원하는 '오토 셀렉터'와 '키워드 레이블러'가 추가됐다.
오토 셀렉터란, 객체를 기반으로 유사한 특성을 가지는 영역을 딥러닝 알고리즘이 자동으로 레이블링하는 기능이다. 이 기능은 레이블링할 영역의 모양이 복잡해 정교한 레이블링이 필요한 경우에 권장된다. 키워드 레이블러는 특정 키워드를 입력하면 이미지 내에서 해당 키워드에 해당하는 부분이 Box 형태로 레이블 되는 기능이다.
뉴로클 관계자는 "이번 업데이트에서는 뿐만 아니라 다중 모델 추출, 전이 학습 모델 등의 신규 모델 및 기능이 추가되어 유저들의 성공적인 AI 비전 검사를 지원한다. 이미지 내 객체에 일괄적인 레이블링이 필요한 경우에 사용하기 적합"하다고 밝혔다.
헬로티 함수미 기자 |
