NAVI AI 소프트웨어는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 이미지를 학습하고 분석하는 방식으로 기존 비전 검사 방식으로는 검출이 어려운 불량도 검사할 수 있습니다. 학습과 추론을 위한 강력한 모델에 더하여 AI 프로젝트를 개발하는 과정에서 필요한 end-to-end 기술을 제공하여 더욱 적은 비용으로 높은 효과를 볼 수 있습니다.
데이터 중심(Datacentric) AI로
Deploy까지 개발 기간 최소화
AI 소프트웨어가 좋은 AI모델만 제공하는 것만으로는 더이상 좋은 결과를 도출할 수 없습니다.
기존의 AI 기업들은 AI 모델의 개발과 AI 모델의 현장 적용과 비용 등에 집중했고,
데이터의 준비 및 정제는 도메인 지식을 가지고 있는 고객의 몫으로 미루었습니다.
그 결과 전체 AI의 개발 프로세스가 길어지고 프로젝트의 성공률 낮아지는 경우가 많았습니다.
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적은 데이터 셋, 짧은 구축 기간 적은 데이터 셋으로 단기간내에 구축해야하는 프로젝트가 대다수. |
데이터의 불균형과 수집을 위한 기간의 편차 메이저 불량은 넘칠정도로 모이고 간헐적으로 나오는 불량은 수집이 어려움. |
데이터 재활용의 어려움 힘들게 데이터를 만들어도 조건이 바뀌거나했을때 데이터를 재활용하기가 어려움. |
라온피플의 NAVI AI PRO는 다양한 data 관리와 분석 기능을 제공하여
AI모델을 개발하고 현장에 적용하는 시간을 획기적으로 단축합니다.
NAVI AI PRO는 고객이 데이터를 준비하고 정제하는 과정을
쉽고 빠르게 해주는 툴들을 탑재함으로써 고객 편의성을 대폭 개선하였을
뿐만아니라 전체 AI 프로젝트의 성공률을 대폭 올릴 수 있게 되었습니다.
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Document 기반 metadata database 관리 * 데이터에 추가적으로 다양한 부가 정보를 생성하고 기록하여 이력 관리를 용이하게 함* 수집된 데이터의 이력관리를 통해 데이터의 재활용성 높임 |
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효율적 학습 방법론 * 인공지능이 학습한 데이터의 신뢰도를 분석하여 데이터 수집 과정에서 더욱 빠른 학습 수행 가능* 대량의 데이터에 대해서 추가적으로 학습하거나 평가할 이미지들을 손쉽게 선택 가능 |
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더욱 강력해진 인공지능 모델 * 최신 연구 알고리즘을 반영하여 제조 산업에 최적화된 강력한 AI 모델 탑재* 고객의 사용 환경에 따라 다양하게 적용 가능한 강력한 성능의 모델 탑재 |
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편리한 인터페이스 * 데이터 셋을 구축하는 시간을 편리한 툴 기능으로 감소시킴* 쉽고 편한 개발 환경을 고객 모델 그대로 사용 가능 * 다양한 레퍼런스 모델과 비교 테스트하여 벤치마킹 및 다양한 성능 평가 방식 가능 |
제품명 | Functions | Toolkit | Library | ||||
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Mercury | Mars | Venus | Jupiter | Trainer | Converter | Library | |
소개 | AI 알고리즘을 이용한 고속의 양불 판정 알고리즘 (Classification) | AI 알고리즘을 이용한 고속의 오류 검출 알고리즘 (Segmentation) | AI 알고리즘을 이용한 고속의 물체 검출 알고리즘 (Detection) | AI 알고리즘을 이용한 고속의 이상 상태 판정 알고리즘 (Unsupervised) | NAVI AI tool(Mercury, Mars, Venus, Jupiter) 을 매우 쉽고 직관적인 UI 에서 학습, 성능 테스트 수행할 수 있는 기능을 제공 | NAVI AI Trainer를 이용하여 학습한 모델을 최적화 시켜주는 툴 | NAVI AI tool 을 사용자가 원하는 환경에 맞추어 개발할 수 있도록 C++, C#, python 환경으로 API 제공 |
특징 | * 이미지 전체에 대한 유형 분류 * 멀티 채널 학습/검사 기능 * GPU 1개당 500Mpixel/sec 의 초고속 AI 검사 |
* 이미지에 있는 작은 규모의 불량에 대한 검출 * 멀티 채널 학습/검사 기능 * GPU 1개당 1000Mpixel/sec 의 초고속 AI 검사 |
* 물체 검출, 위치 판정, 종류 판별을 동시에 수행 * 검출 개수에 관계없이 일정한 속도 유지 * 회전, 크기, 각도 변화에 관계없이 검출 가능 |
* 양품 이미지만을 이용하여 불량 검출 * 비지도 학습 방식 * 다양한 해상도 이미지 지원 |
*메타데이터를 이용한 데이터셋 관리 * 익숙한 윈도우 환경의 직관적 UI 제공 * 수만개 이상의 대량의 파일도 문제없이 처리 가능 * 지도/비지도 학습 및 검사 방식 제공 |
* GPU가 있는 환경이라면 TensorRT를 이용하여 FP32/FP16 최적화 * GPU가 없는 환경에선 OpenVINO를 이용하여 FP32/FP16 최적화 |
* C++, C#, python 환경의 API 제공 * 블롭, 확률맵 이미지 등으로 검출 결과를 직관적으로 확인 가능 * GPU, CPU 등 다양한 조건에서 연산 수행 가능 |
응용 분야 | * 물체 분류, 양불 판정, 불량의 종류 판별 | * 제품의 불량 영역 검출, 특이점 검출 | * 물체 분류, 위치 판정, 카운팅 | * 제품의 불량 영역 검출, 특이점 검출 | * 물체의 불량 유무 검사가 필요한 모든 산업체에 사용 가능 | * 검사 PC 사양에 맞추어 최적화하여 속도를 더욱 빠르게 해야할 경우 | * 검사 장비, 검사 솔루션 개발 시 원하는 UI 구조에 맞추어 작업할때 유용함 |