테스트 장비로부터 추출한 부품의 소음 측정 데이터를 

이미지로 변환 

입력된 이미지 데이터를 분석하여 해당 부품에 알맞는 진단 알고리즘 구축 

고유한 진단 알고리즘을 이용하여 생산품들의 불량 여부 확인

테스트 장비로부터 추출한 부품의 소음 측정 데이터를 이미지로 변환

입력된 이미지 데이터를 분석하여 해당 부품에 알맞는 진단 알고리즘 구축

고유한 진단 알고리즘을 이용하여 생산품들의 불량 여부 확인

양산제품 품질검사
양산제품 품질검사
정밀 특수 측정기기
정밀 특수 측정기기
원격 측정 및 감시
원격 측정 및 감시
생산라인에서 출하되는 제품의 소음진동품질검사, 제품제작/공급
양산제품 품질검사
항공/국방/정밀기기 등의 특수 소음 진동측정 솔루션, 연구소Q/A 실험실 측정 등의 자동화
정밀 특수 측정기기
소음진동 원격 측정 및 진단솔루션, 네트웍 데이터 측정 솔루션
원격 측정 및 감시

도베르만®은 사람의 개입과 초기 준비 과정을 획기적으로 단축한 딥 러닝 기반의 소음 진단 자동화 솔루션입니다.

진단할 부품의 고유 특성에 따라 불량 여부를 정확하게 판단하기 위해 세 가지 프로그램이 제공됩니다.


도베르만®은 사람의 개입과 초기 준비 과정을 획기적으로 단축한 딥 러닝 기반의 소음 진단 자동화 솔루션입니다. 진단할 부품의 고유 특성에 따라 불량 여부를 정확하게 판단하기 위해 세 가지 프로그램이 제공됩니다.

도베르만® 익스플로러 

테스트 장비로부터 추출한 부품의 소음 측정 데이터를 이미지로 변환

도베르만® 익스플로러


테스트 장비로부터 추출한 부품의

소음 측정 데이터를 이미지로 변환


부품의 고유한 특징에 적합한 변환 조건 추출
부품의 고유한 특징에 적합한 변환 조건 추출
조건에 따라 다량의 소음 데이터를 이미지로 변환
조건에 따라 다량의 소음 데이터를 이미지로 변환

도베르만® 트레이너


입력된 이미지 데이터를 분석하여 

해당 부품에 알맞는 진단 알고리즘 구축


다량의 데이터를 트레이닝 알고리즘에 입력
다량의 데이터를 트레이닝 알고리즘에 입력
특화된 알고리즘에 의해 불량 정도를 계산
특화된 알고리즘에 의해 불량 정도를 계산

도베르만® 디텍티브


고유한 진단 알고리즘을 이용하여

생산품들의 불량 여부 확인


트레이너에서 정한 기준에 따라 각 생산품의 불량 정도를 계산하고 불량 여부를 판정

도베르만® 트레이너 

입력된 이미지 데이터를 분석하여 해당 부품에 알맞는 진단 알고리즘 구축

도베르만® 디텍티브

고유한 진단 알고리즘을 이용하여 생산품들의 불량 여부 확인


생산 라인 점검 기능 

도베르만은 항상 일정한 판별 기준을 제공하므로, 생산 라인에 문제 발생 시 쉽게 확인할 수 있습니다.

비정상 점수의 최빈값이 초기 기준선을 이탈 → 생산 라인 문제 검토 필요


도베르만®의 원리

프로그램이 스스로 판별 기준 학습

도베르만®은 유사한 특성을 갖는 다수의 데이터를 중심으로 '비정상 점수'를 계산하기 위해 딥러닝에 기초한 비정상 탐지 (Anomaly detection) 기법을 이용합니다. 모든 부품에는 각각 '비정상 점수'가 부여되므로, 손쉽게 부품의 불량 여부를 판단할 수 있습니다.