EasyLocate

딥 러닝 현지화 및 분류 라이브러리

주요 사양
  • 개체/제품/결함 찾기 및 식별
  • 개체 계산
  • 축 할당 바운딩 박스: 다양한 개체 및 크기에 정확한 주석 및 위치 지정용
  • 관심점: 크기가 유사한 개체에 대한 빠른 단일 포인트 주석 및 위치 지정용
  • 데이터 증강 및 마스크 지원
  • CPU 및 GPU 프로세싱과 호환
  • 데이터세트 생성, 교육 및 평가를 위한 무료 Deep Learning Studio 애플리케이션 포함
  • Deep Learning Bundle의 일부로만 이용 가능함



비교 구입처 안내


New in Open eVision 23.04
New in Open eVision 23.04

  • A new code reader tool ECodeReader allowing to read multiple code types from a single integrated interface
  • Deep Learning Studio is now available on Linux ARM-64 platforms
  • Neural Network “engines” allow additional devices support (OpenVINO, Tensor RT) and increased speed.
  • EasyBarCode2 now supports learning from images to improve its capabilities on similar images.


Open eVision 22.12의 새로운 기능
Open eVision 22.12의 새로운 기능

  • EasySegment Supervised 주석을 위해 Deep Learning Studio에서 새 지원 분할 도구를 사용할 수 있습니다. 이 도구를 통해 완벽한 픽셀 주석을 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다.
  • EasyFind는 다음을 지원하도록 확장되었습니다:
    • 벡터 학습 패턴. 이 확장은 알려진 형상이 있는 개체를 찾는 데 매우 적합합니다.
    • 특징점 기술을 이용한 패턴 매칭
  • EasyBarCode2 및 EasyQRCode는 이제 GS1 기호를 지원합니다.
  • EasyMatrixCode2는 이제 Data Matrix Rectangular Extension을 지원합니다(ISO/IEC 21471, DMRE).


Open eVision 22.08의 새로운 기능
Open eVision 22.08의 새로운 기능

  • EasyLocate 관심점: 새로운 작업 모드(EasyLocate 축 할당 바운딩 박스의 대안)는 모든 개체의 크기가 같을 때 데이터 세트의 주석과 도구 구성을 단순화합니다. 한 번의 클릭으로 EasyLocate 관심점 개체에 주석을 추가할 수 있습니다.
  • EasyGauge: 점, 선, 직사각형, 원형 및 쐐기 게이지 외에 새로운 다각형 게이지.
  • 이제 NVIDIA Jetson에서 GPU 처리를 지원하는 딥 러닝 도구.
  • 간소화된 C++ 헤더와 Open eVision API에 대한 호출 비용이 줄어 들어 컴파일 시간이 빨라졌습니다.


Open eVision 22.04의 새로운 기능
Open eVision 22.04의 새로운 기능

이제 모든 Open eVision 라이브러리를 임베디드 ARM에 장치에서 사용할 수 있습니다.


샘플 데이터세트: 전자 부품
샘플 데이터세트: 전자 부품

당사의 "전자 부품" 데이터세트는 EasyLocate 바운딩 박스가 열악한 조명 조건에서도 비닐 봉지 안에 대량으로 보관된 다양한 종류의 표준 전자 부품을 안정적으로 감지하고 계산할 수 있는 방법을 보여줍니다.


DG06 기술 개발 부서의 지원으로 개발
DG06 기술 개발 부서의 지원으로 개발


딥러닝이 무엇입니까?

신경망은 인간의 두뇌를 이루는 생물학적 신경망을 모방해 만든 컴퓨팅 시스템입니다. CNN(컨볼루션 신경망)은 딥 피드포워드(deep, feed-forward) 방식의 인공 신경망으로, 이미지를 분석하는 데 가장 널리 적용되고 있습니다. 딥러닝은 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘으로 풀기 어렵거나 풀 수 없는 복잡한 문제를 풀기 위해 대규모 CNN을 사용합니다. Deep Learning 알고리즘은 대개 예제에 의해 학습하기 때문에 사용하기에 더 쉬울 수도 있습니다. 부품을 분류 또는 검사하는 방법을 사용자가 알 필요가 없습니다. 대신에, 이 알고리즘은 초기 학습 단계에서 검사 대상 부품의 표시된 많은 이미지에 의해 학습을 합니다. 성공적으로 학습을 마친 후 이 알고리즘을 이용해 부품을 분류하거나 결함을 감지하고 분할할 수 있습니다.


데이터 증강
데이터 증강

딥러닝은 신경망을 교육시키고, 일련의 기준 이미지를 분류하는 방법을 학습시키는 방식으로 작동합니다. 프로세스의 성능은 기준 이미지 세트가 얼마나 대표성과 확장성을 갖는지에 의해 크게 좌우됩니다. Deep Learning Bundle은 프로그램 가능한 한계 내에서 기존의 기준 이미지를 수정(예: 이동, 회전, 확대)하여 추가로 기준 이미지를 생성하는 "데이터 증강"을 구현합니다. 따라서 Deep Learning Bundle은 클래스 당 겨우 100개의 학습 이미지로도 작동할 수 있습니다.


Deep Learning Studio
Deep Learning Studio

Open eVision은 무료 Deep Learning Studio 애플리케이션을 포함합니다. 이 애플리케이션은 데이터세트를 생성할 때와 딥러닝 도구를 교육 및 테스팅하는 단계에서 사용자를 도와줍니다. EasySegment의 경우, Deep Learning Studio는 주석 도구를 통합하고 있으며 예측을 실측 자료 주석으로 변환할 수 있습니다. 또한 성능 요구 사항에 맞도록 도구를 그래픽적으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 학습 후에 사용자는 더 나은 결함 감지율과 더 좋은 감지율 사이에서 적당한 지점을 선택할 수 있습니다.


샘플 데이터세트: 세라믹 커패시터
샘플 데이터세트: 세라믹 커패시터

"세라믹 커패시터" 데이터 세트는 EasyLocate 관심점이 서로 겹치거나 접촉하는 많은 세라믹 커패시터를 안정적으로 감지하고 계산할 수 있는 방법을 보여줍니다.


Neo 라이센싱 시스템
Neo 라이센싱 시스템

  • Neo는 Euresys의 새로운 라이선스 시스템입니다. 신뢰할 수 있고 최첨단이며 이제 Open eVision 및 eGrabber 라이선스를 저장할 수 있습니다.
  • Neo에서는 라이선스를 활성화할 위치를 Neo 동글 또는 Neo 소프트웨어 컨테이너 중에 선택할 수 있습니다. 고객은 라이선스 구매 후, 나중에 결정하면 됩니다.
  • Neo 동글은 견고한 하드웨어로서 컴퓨터 간에 유연하게 이전할 수 있습니다.
  • Neo 소프트웨어 컨테이너는 전용 하드웨어가 필요없고, 대신 이를 활성화한 컴퓨터에 링크됩니다.
  • Neo에는 두 가지 방법 중에서 취향대로 사용할 수 있는 전용 Neo License Manager가 함께 제공됩니다. 하나는 직관적이고 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스이고, 다른 하나는 Neo 라이선싱 절차를 쉽게 자동화할 수 있는 명령줄 인터페이스입니다.


EasyLocate 설명
EasyLocate 설명

EasyLocate는 Deep Learning Bundle의 검색 및 식별 라이브러리입니다. 이미지에서 개체, 제품 또는 결함을 찾고 식별하는 데 사용됩니다. 겹치는 개체를 구별하는 기능이 있어 EasyLocate는 개체 인스턴스 수를 계산하는데 적합합니다. 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

  • 실제로 EasyLocate 축 정렬 바운딩 박스는 이미지에서 찾은 각 개체(또는 결함)를 둘러싼 바운딩 박스를 예측하고 클래스 레이블을 각 바운딩 박스에 할당합니다. 또한 발견해야 하는 개체 또는 결함이 바운딩 박스와 클래스 레이블로 주석 처리된 이미지로 훈련되어야 합니다.
  • "EasyLocate 관심점"은 이미지에서 찾은 각 개체(또는 결함)에 대한 위치(하나의 지점, 일반적으로 중심, 다르게 정의될 수 있음)를 예측하고 각 위치에 클래스 레이블을 할당합니다. 이미지의 모든 개체(또는 결함)는 대략적으로 크기가 같아야 합니다. 또한 발견해야 하는 개체 또는 결함이 관심점과 클래스 레이블로 단순히 주석 처리된 이미지로 훈련되어야 합니다. EasyLocate 관심점을 사용하면 한 번의 클릭으로 개체에 주석을 추가할 수 있으므로 주석 처리가 더 빨라집니다.


왜 Open eVision의 Deep Learning Bundle을 선택해야 합니까?
왜 Open eVision의 Deep Learning Bundle을 선택해야 합니까?

  • Deep Learning Bundle은 특히 머신 비전 애플리케이션을 위해 맞춤화되고, 매개변수화되었으며 이미지 분석에 최적화되었습니다.
  • Deep Learning Bundle은 단순한 API를 가지고 있으며 사용자는 몇 줄의 코드만으로 딥러닝 기술의 이점을 누릴 수 있습니다.
  • 구매 전 사용해 보기: Deep Learning Bundle에는 무료 Deep Learning Studio 교육 및 테스팅 애플리케이션이 포함되어 있습니다.
EasyClassify, EasySegment 및 EasyLocate는 별도로 구매할 수 없습니다. 이 제품들은 Deep Learning Bundle의 일부로만 구입 가능합니다.
오늘 Deep Learning Studio를 사용해 Deep Learning Bundle을 다운로드하여 평가하고, 질문이 있으면 주저없이 Euresys의 지원 센터에 전화하십시오.


성능
성능

딥러닝에는 일반적으로 상당히 많은 처리 역량이 필요한데 특히 학습 단계에서 더 그렇습니다. Deep Learning Bundle은 표준 CPU를 지원하고 PC에 있는 Nvidia CUDA 호환 GPU를 자동으로 감지합니다. 대개 하나의 GPU가 학습 및 처리 단계를 100배 가속화합니다.


Deep Learning Bundle 기능 비교
Deep Learning Bundle 기능 비교


모든 Open eVision 라이브러리는 Windows 및 Linux에서 사용할 수 있습니다.
모든 Open eVision 라이브러리는 Windows 및 Linux에서 사용할 수 있습니다.

  • Windows 7에서 Windows 10 x86(32비트) 및 x86-64(64비트)
  • Windows 11 x86-64 (64비트)
  • glibc 버전 2.18 이상이 포함된 Linux 64비트(x86-64 및 ARMv8-A)


Software
Host PC Operating System
  • Open eVision is a set of 32-bit and 64-bit libraries that require an Intel compatible processor with the SSE4 instruction set or an ARMv8-A compatible processor.
  • The Deep Learning Bundle is only available in the 64-bit Open eVision library.
  • Open eVision can be used on the following operating systems:
    • Windows 11 (64-bits)
    • Windows 10 (32- and 64-bits)
    • Windows 8 (32- and 64-bits)
    • Windows 7 (32- and 64-bits)
    • Linux 64 bits (x86-64 and ARMv8-A) with a glibc version greater or equal to 2.18
  • Since Open eVision 2.6, discontinued support of:
    • Windows Vista 32-bits Service Pack 1
    • Windows XP 32-bits Service Pack 3
    • Windows Embedded Standard 2009 32-bits
  • Remote connections
    • Remote connections are allowed using remote desktop, TeamViewer or any other similar software.
  • Virtual machines
    • Linux virtual machines are supported. Microsoft Hyper-V and Oracle VirtualBox hypervisors have been successfully tested.
    • Windows virtual machines are not supported.
  • Minimum requirements:
    • 2 GB RAM to run an Open eVision application
    • 8 GB RAM to compile an Open eVision application
    • Between 100 MB and 2 GB free hard disk space for libraries, depending on selected options.
APIs
  • Supported Integrated Development Environments and Programming Languages:
    • Microsoft Visual Studio 2008 SP1 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2010 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2012 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2013 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2015 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2017 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2022 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • QtCreator 4.15 with Qt 5.12
Ordering Information
Product code - Description
Optional accessories
Presence Check

존재 여부 검사

EasyImage 회색조 이미지 분석 기능은 간단한 유/무 검사에 사용됩니다.
Surface

표면 분석

EasyImage는 표면 결함을 밝히는 데 사용되며, EasyObject의 블롭 분석 기능으로 이러한 결함을 구분하고 측정할 수 있습니다.
Code Verification

레이블 인쇄 기계의 코드 품질 검증