인식 가능 항목

아래는 대표 기능입니다. 나열되지 않은 대상도 맞춤 개발할 수 있습니다 — 설명할 수 있다면 학습할 수 있습니다

📦

로케이션 공/만 판정

선반 위치·자동창고 셀·버퍼 위치의 공/만 상태를 실시간 판정합니다. 육안 순회와 광전 센서를 대체하며 결과를 WMS 로 되돌려 재고와 로케이션을 갱신합니다.

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인원 진입·침입 감지

가상 펜스를 설정해 충전 구역·로봇 셀·자동창고 통로 진입을 즉시 감지하고 경보·정지와 연동합니다. 안전모·반사조끼 착용 확인도 추가할 수 있습니다.

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화재 초기 징후 감지

화염·연기·이상 고온 영역을 영상으로 초기 판정합니다. 연기·온도 센서와 상호 보완하며 임계값 도달 전에 징후를 포착합니다.

🎯

AGV/AMR 도착·자세 판정

도착·오차·기울기·팔레트 중심 이탈을 한 번에 판정하고, 결과를 관제 시스템에 전달해 보정 또는 재측위에 사용합니다.

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팔레트·용기·바코드

팔레트 종류·유무·적재 단수, 용기 공/만과 수량 계수에 더해 1D/2D/DMC 코드 고속 판독. 손상·왜곡·반사 라벨도 처리합니다.

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통로 점유와 작업 안전

통로 막힘·구역 초과 인원·지게차와 보행자 혼재·보호구 미착용 등의 위반을 감지·기록하고 교대조 단위로 리포트를 출력합니다.

⚙️

설비 상태·표시등 판독

패널 표시등, 계기 지시값, 게이트와 도어 상태를 카메라로 판독해 “연결되지 않은 설비”를 정보 시스템으로 끌어옵니다.

🎥

영상 구조화·증적 보관

주요 이벤트 전후 수 초를 자동으로 영상·정지 이미지로 저장합니다. 시간·카메라·작업대 기준으로 검색해 원인 분석과 회고에 사용합니다.

모델 학습 절차

현장 데이터 수집부터 모델 가동까지 5단계 순환 구조. 사용 기간이 길수록 정확도가 올라갑니다

1

데이터 수집

현장 카메라·스마트폰·기존 영상에서 수집해 다양한 조도·각도·반사·가림 조건을 확보합니다.

2

데이터 라벨링

시나리오별 라벨 체계를 정의합니다. 검출 박스·인스턴스 분할·키포인트·분류 4종을 지원합니다.

3

모델 학습

사전학습 모델 미세조정과 난예 발굴로 엣지 장비에서 동작하는 경량 추론 모델을 만듭니다.

4

현장 배포

엣지 박스·산업용 PC·서버에 배포하며 모델 증분 업데이트와 원격 배포를 지원합니다.

5

피드백 순환

현장 난예를 자동 회수하고 주 단위로 모델을 갱신해 사용할수록 정확도가 향상됩니다.

플랫폼 연동

인식 결과는 “구조화 데이터 + 이벤트” 두 채널로 출력합니다. 고객 인터페이스 규격에 맞춰 개발하며 미완성 상태로 납품하지 않습니다

카메라·알고리즘 측

구조화 데이터(객체 클래스·수량·좌표·신뢰도·타임스탬프)와 이벤트(진입/이탈, 공→만, 이상 경보)를 출력합니다. REST/HTTPS 콜백, WebSocket 푸시, MQTT 구독, TCP Socket, Modbus TCP, OPC UA, 데이터베이스 직접 연결, 벤더 SDK를 지원합니다.

→

상위 시스템 측

WMS 재고·로케이션 상태, WCS/WES 작업 검증, MES 공정 포카요케, RCS/AGV 관제 명령, 자동창고 제어, PLC·상위 컴퓨터 인터록, SCADA 대시보드, MES/ERP 리포트 연동.

WMS WCS / WES MES ERP RCS 관제 자동창고 PLC SCADA OPC UA Modbus TCP MQTT WebSocket REST API DB 직접연결

제공 형태

현장 조건과 예산에 따라 선택 — 알고리즘만 구매하거나 턴키 일괄로 진행할 수 있습니다

🖥️

엣지 박스

알고리즘 내장으로 전원만 넣으면 즉시 동작하며, 1대당 1~다수 카메라를 지원합니다. 단일 작업대에 가장 빠른 방식입니다.

🧠

알고리즘 SDK 라이선스

기존 카메라와 서버를 활용하고 카메라 포인트당 SDK를 라이선스합니다. 납기가 가장 짧습니다.

🔌

플랫폼 연동 개발

고객 인터페이스 문서에 맞춰 개발하고 WMS/WCS 실데이터로 통합 검증까지 완료합니다.

🛠️

턴키 프로젝트

카메라 선정, 렌즈·조명, 설치 브래킷, 알고리즘, 플랫폼 연동, 운영 교육까지 일괄 제공합니다.

인식하고 싶은 대상이 있으신가요?

현장 사진이나 영상을 보내주시면 실현 가능성 판단과 학습 방안을 먼저 제안드립니다. 확정 후 보통 2주 이내에 첫 데모 모델을 제공합니다.

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