게시된 날짜: Dec 13, 2021
Amazon Lookout for Vision은 엣지에서의 이상 감지를 위한 평가판을 제공하게 되어 기쁘게 생각합니다. 오늘부터 고객이 선택한 하드웨어 디바이스에 훈련된 모델을 배포함으로써 훈련된 Amazon Lookout for Vision 모델을 엣지에서 사용할 수 있습니다. 훈련된 모델은 NVIDIA GPU 액셀러레이터로 Linux를 실행하는 모든 NVIDIA Jetson 엣지 어플라이언스 또는 x86 컴퓨팅 플랫폼에서 배포될 수 있습니다. AWS IoT Greengrass를 사용하여 디바이스의 플릿에서 엣지 호환 사용자 정의 모델을 배포하고 관리할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass는 디바이스 소프트웨어를 구축, 배포, 관리하기 위한 오픈 소스 엣지 런타임이며 클라우드 서비스입니다.
올해 초에 AWS에서 Amazon Lookout for Vision을 출시했는데, 제조된 제품의 시각적 표현에서 컴퓨터 비전(CV)을 사용하여 결함 및 이상을 찾는 기계 학습(ML) 서비스이며, 이를 통해 품질 검사를 자동화할 수 있습니다. 기계 학습 경험이 없어도 손쉽게 기계 학습 모델을 생성하여 실제 프로덕션 라인에서 육안으로 검사하려는 프로세스에 대해 30개의 이미지만으로도 이상을 찾을 수 있습니다. Amazon Lookout for Vision의 클라우드 API를 사용하여 패임, 갈라짐, 긁힘과 같은 이상을 신속하고 정확하게 감지할 수 있습니다.
이제 클라우드에서 이상을 감지하는 것 외에도 엣지에서 훈련된 Amazon Lookout for Vision 모델을 사용하여 이상을 감지할 수도 있습니다. AWS IoT Greengrass V2 호환 엣지 디바이스의 클라우드에서 훈련한 동일한 Amazon Lookout for Vision 모델을 배포합니다. 그런 다음 배포한 모델을 사용하여 클라우드로 데이터를 지속적으로 스트리밍하지 않고도 온프레미스로 이상 감지를 수행합니다. 이로 인해 대역폭 비용을 최소화하고 실시간 이미지 분석으로 로컬에서 이상을 감지할 수 있습니다.
Amazon Lookout for Vision 및 AWS IoT Greengrass를 사용하면 엣지에서 모두 실시간으로 품질 관리 및 결함 평가와 같은 프로세스에 대한 시각적 검사를 CV로 자동화할 수 있습니다. 부분 손상(패임, 긁힘 또는 잘못된 용접), 누락된 제품 구성 요소 또는 반복 패턴의 결함과 같은 문제를 프로덕션 라인 자체에서 사전에 식별할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. Tyson Foods, Baxter International Inc.와 같은 고객은 시각적 검사를 자동화하여 품질을 높이고 운영 비용을 낮추는 Amazon Lookout for Vision의 성과를 확인하였습니다.
Amazon Lookout for Vision은 AWS 콘솔을 통해 직접, 그리고 지원 파트너를 통해 사용할 수 있으며, 이를 통해 고객은 시설 내 기존 운영 체제에 컴퓨터 비전을 채택할 수 있도록 지원합니다. 엣지에서 Amazon Lookout for Vision은 오늘부터 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), EU(아일랜드), EU(프랑크푸르트), 아시아 태평양(도쿄), 아시아 태평양(서울)에서 평가판을 사용할 수 있으며, 몇 개월 내로 다른 리전에서 추가될 예정입니다. 자세히 알아보고 시작하려면 Amazon Lookout for Vision 제품 페이지를 참조하세요.