CNN을 사용한 바이오 팩토리용 실시간 여과 자동화
당사에서 개발한 공장 자동화 소프트웨어는 CNN (Convolutional Neural Network) 을 활용하여 바이오 팩토리의 필터 드라이어 내 내부 여과 단계를 바이너리 분류하는 실시간 이미지 인식 기술을 기반으로 합니다.이 소프트웨어는 이미지 인식을 통해 필터 드라이어의 여과 단계를 매우 정밀하게 결정하는 등 공장 운영에서 중요한 역할을 합니다.
이 소프트웨어에는 실시간 비디오 프레임을 인식하고 평가 결과를 개별 태그에 저장하는 기능이 있습니다.그런 다음 이러한 태그를 자동화 로직에 활용하여 공장 운영을 자동화로 효율적으로 이끕니다.운영자는 이 기술을 활용하여 필터 드라이어 내부 여과 단계의 원활한 진행 상황을 실시간으로 모니터링하여 필요한 경우 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.또한 자동화 시스템은 불필요한 수동 개입을 제거하여 생산성 향상과 인건비 절감에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.
우리의 아이포 이 솔루션은 최신 기술과 정교한 이미지 인식 알고리즘을 결합하여 뛰어난 성능과 정확도를 제공합니다.그 결과 바이오 팩토리의 생산 공정이 더욱 안정적이고 효율적이 되어 원활한 운영과 생산성 향상이 보장됩니다.
기대되는 혜택
CNN이 이전에 작업자가 수행하던 수동 육안 검사 작업을 대체하고 프로세스를 자동화할 때 얻을 수 있는 두 가지 이점은 다음과 같습니다.
- 효율성 증대
- CNN으로 프로세스를 자동화하면 수동 수동 검사에 비해 검사 작업을 더 빠르고 일관된 속도로 수행할 수 있습니다.이를 통해 전체 워크플로우의 효율성이 향상되어 생산량을 높이고 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
- 비용 절감
- 인간 작업자를 CNN 기반 자동화로 대체하면 인건비 측면에서 비용을 절감할 수 있습니다.이 시스템은 휴식이나 교대 근무 없이 지속적으로 작동할 수 있어 장기적으로 인건비를 줄이고 비용 효율성을 높일 수 있습니다.또한 자동화 시스템은 제품 결함 및 폐기물을 최소화하여 재작업 또는 제품 거부와 관련된 비용을 절감할 수 있습니다.
시스템 구조
