Red 분석 도구 - Unsupervised(비지도) 모드

Red 분석 도구가 비지도 모드일 때는, 정상인 부품이 어떻게 생겼는지를 네트워크에 가르치는 것이 핵심입니다. 그러므로, 트레이닝 중에는 부품 중 (허용 가능한 모든 변형을 포함한)양호/합격 이미지를 제공하는 것이 가장 핵심입니다. 하지만, 테스팅 및 검증 단계에서는 불량으로 라벨 지정된 이미지를 포함하는 것이 중요합니다. 이렇게 함으로써, 도구를 트레이닝한 후 도구가 결함을 얼마나 정확하게 검출하는지 판단할 수 있습니다.

Note: 불량으로 라벨 지정된 이미지를 트레이닝 Set에 추가해도, Deep Learning은 자동으로 해당 이미지를 무시하기 때문에 이 이미지는 신경망 학습에 이용되지 않습니다. 하지만, 불량 이미지는 테스트 및 검증 단계에서 유용합니다.

이어서 런타임에 부품이 제시되고 도구가 학습한 것과 비교하여 차이가 있음을 알게 되면, 도구는 해당 부품을 불량으로 생각한다고 표시합니다.

비지도 모드에서의 도구 트레이닝 절차는 다음과 같습니다.

  1. 부품의 정상 및 허용 가능한 변동을 모두 포함하는 이미지들을 수집니다.
  2. 트레이닝 Set 내 모든 이미지를 클릭하거나, View Browser의 'N 뷰에 대한 작업' 메뉴에서 뷰 라벨링 옵션을 이용하여 정상 라벨을 지정합니다. 한 번 클릭하면 "정상" 이미지(우측 상단 모서리의 초록색 띠로 표시됨)를 의미하며,

    Note: 두 번 클릭하면 "불량" 이미지(우측 상단 모서리의 빨간색 띠로 표시됨)를 의미합니다. 하지만, 이 라벨은 검증 Set에만 적용됩니다.
    "정상" 라벨 "불량" 라벨

  3. 해당 도구를 트레이닝합니다.
  4. 사용자가 불량으로 라벨 지정한, 알고있는 유형의 결함이 있는 이미지를 제시하여 도구를 검증함으로써 도구의 정확도를 판단합니다.

    "정상" 마킹 "불량" 마킹