아마존 발표 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지를 분석하여 제품을 찾아 내거나 제조 상품의 결함과 이상을 처리하는 클라우드 서비스 인 Amazon Lookout for Vision의 일반 공급. Amazon은 Lookout for Vision을 선택합니다. Amazon Web Services (AWS) AWS 콘솔 및 지원 파트너를 통해 지역은 30 개의 기준 이미지를 사용하여 AI 모델을 교육 할 수 있습니다.

제조 작업은 인간이 루프에있을 때 오류가 발생하기 쉽습니다. ㅏ 공부 Vanson Bourne은 제조에서 계획되지 않은 모든 다운 타임의 23 %가 사람의 실수로 인한 것이라고 밝혔습니다. 다른 부문에서는 9 %에 불과했습니다. 327.6 억 XNUMX 천 XNUMX 백 XNUMX 십만 달러의 화성 기후 궤도 우주선은 측정 단위를 올바르게 변환하지 못해 파괴되었습니다. 그리고 하나의 제약 회사 신고 오해로 인해 경고 티켓이 무시되어 생산 라인에서 200,000 일 동안 하루에 £ 253,946 ($ XNUMX)의 비용이 발생했습니다.

Lookout for Vision은 약간의 AI를 믹스에 주입하여 제품의 외관에서 균열, 움푹 들어간 곳, 잘못된 색상, 불규칙한 모양 등 제조 및 생산 결함을 감지하여이를 방지하는 것을 목표로합니다. 이 서비스는 시간당 수천 개의 이미지를 처리 ​​할 수 ​​있으며 사전 약정이나 최소 요금이 필요하지 않습니다. 고객은 서비스를 사용하여 모델을 교육하고 이상 또는 결함을 감지하는 데 사용하는 데 시간당 비용을 지불합니다.

데이터를 분석 한 후 Lookout for Vision은 서비스 대시 보드 또는 실시간 API를 통해 기준과 다른 이미지를보고합니다. Lookout for Vision은 작업 환경의 변화로 인해 발생하는 카메라 각도, 포즈 및 조명의 차이로 정확성을 유지할 수있을만큼 정교하다고 Amazon은 주장합니다. 여전히 고객은 예측이 이상을 올바르게 식별했는지 여부에 관계없이 결과에 대한 피드백을 제공 할 수 있습니다. Lookout for Vision은 서비스가 지속적으로 개선되도록 기본 모델을 자동으로 재교육합니다.

Lookout for Vision을 사용하는 고객으로는 GE Healthcare, Basler 및 스웨덴에 기반을 둔 Dafgards가 있습니다. (Lookout for Vision은 Amazon의 가상 re : Invent 컨퍼런스에서 공개 한 후 2020 년 XNUMX 월부터 고객과 함께 미리보기로 출시되었습니다.) Dafgards는이 서비스를 사용하여 생산 라인 검사를 자동화하고 피자, 햄버거, 키쉬에 올바른 토핑이 있는지 감지합니다. . 그리고 주문형 책을 인쇄하여 고객 주문을 처리하는 Amazon의 자체 Print-On-Demand 시설은 Lookout for Vision을 활용하여 책 제조의 각 단계에서 시각적 검사를 자동화하고 확장하고 있습니다.

“고객이 냉동 피자에 토핑을 얹든 비행기를 위해 정밀하게 보정 된 부품을 제조하든 상관없이 우리가 들었던 것은 고품질 제품 만 최종 사용자에게 전달되도록 보장하는 것이 비즈니스의 기본이라는 것입니다. 이것이 분명해 보일 수 있지만 산업 파이프 라인에서 이러한 품질 관리를 보장하는 것은 실제로 매우 어려울 수 있습니다.”라고 AWS Swami Sivasubramanian의 Amazon Machine Learning 부사장은 보도 자료에서 말했습니다. “Amazon Lookout for Vision을 모든 규모와 모든 산업의 고객에게 빠르고 비용 효과적으로 대규모로 결함을 감지하여 고객이 기계 학습 경험없이 신뢰하는 품질을 유지하면서 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 지원하게되어 기쁩니다. 필수입니다.”

출처 : https://venturebeat.com/2021/02/24/amazon-launches-computer-vision-service-to-detect-defects-in-manufactured-products/