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SuaKIT

제품소개

SuaKit은 PCB, 태양광, 배터리, 철강 등 다양한 제조업 현장에서 사용할 수 있는

딥러닝 기반의 머신비전 검사 소프트웨어입니다.

SuaKit은 다양한 산업현장에서 실제 발생하는 이미지 데이터를 기반으로 완성된

라이브러리로 삼성, 한화 등 세계 유수기업들로부터 검증된 소프트웨어입니다.

SuaKit은 지금도 현장에서 다양한 데이터를 바탕으로 학습 및 테스트가

진행되고 있으며, 지속적인 성능 향상을 이뤄나가고 있습니다.

SuaKit은 세 가지 기능을 제공하고 있습니다.

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Segmentation

제조 현장에서 발생하는 다양한 불량들을 이미지 분석을 통해 검출해냅니다.

다양한 표면형태를 가지고 있는 섬유, 가죽, 태양광 패널, 카메라 렌즈 등에서

여러 불량 유형들을 검출하고, 이를 유형별로 정리까지 할 수 있습니다.

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Classification

이미지를 해석하여 정의한 Feature/Class에 맞춰 분류를 수행합니다.

제조 현장에서 다양한 물체들을 촬영하고, 이를 분류하는데 사용 가능합니다.

Benefits

검사 정확도 향상

딥러닝 기반 검사 알고리즘을 통해 육안검사보다 높은 검사 정확도 확보가 가능합니다.

최적화 비용 절감

학습 과정이 빠르고 용이하여 알고리즘 최적화 과정을 손쉽게 단축시킬 수 있으며,

라인 적용 후 취득되는 이미지들로 추가 학습이 가능하여 최적화 비용이 절감됩니다.

인력 운영 효율화

높은 정확도 기반으로 자동검사를 수행하기 때문에, 관리 인력 1명만 활용하여도 다수의 검사 장비를

관리할 수 있습니다. 고객사에서는 관리인력 최소화를 통해 인력운용 효율화를 달성할 수 있습니다.

Features

직관적인 UI를 기반으로 최상의 UX를 제공하여 여러분의 사용편의성을 극대화하였습니다.

라벨링 툴부터 결과 출력까지 고객 친화적인 사용환경을 구축하였습니다.

CUDA, cuDNN 등 GPU 전용 처리언어를 활용하여 딥러닝 알고리즘 처리속도를 극대화 하였습니다.

섬유, 가죽, LCD, PCB, 태양광, 배터리 등 다양한 제조업 분야의 적용과정에서 얻은 노하우를 바탕으로

높은 정확도의 망을 개발하였습니다.

FAQ

유형별로 몇 장 정도의 이미지 데이터를 학습시켜야 하나요?

이미지의 복잡성 정도에 따라 다르지만 초기에는 불량 유형별 100장 내외를 제공해주시면 됩니다.

망 학습에 소요되는 시간은 어느정도 걸리나요?

학습시키는 이미지 개수에 따라 다르지만 2048*2048 사이즈, 1,000장 기준으로 10분 내외의 시간이 소요됩니다.

검사라인에서 이미지 데이터를 처리하는 속도는 어느정도 되나요?

이미지 크기, 분해능에 따라 다르지만 2k*2k, 20㎛ 기준으로 150m/min 까지 실시간 처리가 가능합니다.

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