신경망은 인간의 뇌를 구성하는 생물학적 신경망에서 영감을 받은 계산 시스템이다. 컨볼루션 신경망(CNN)은 심층적인 전방전달 인공 신경망의 한 종류로, 주로 이미지 분석에 적용된다. 딥 러닝은 대규모 CNN을 활용하여 기존 컴퓨터 비전 알고리즘으로는 해결하기 어렵거나 불가능한 복잡한 문제를 해결한다. 딥 러닝 알고리즘은 일반적으로 예시를 통해 학습하므로 사용이 더 쉬울 수 있습니다. 사용자가 부품의 분류나 검사 방법을 직접 파악할 필요가 없습니다. 대신 초기 훈련 단계에서 검사 대상 부품의 다양한 이미지를 보여주기만 하면 학습합니다. 성공적인 훈련 후에는 부품 분류나 결함 탐지 및 분할에 활용할 수 있습니다.

Open eVision에는 무료 Deep Learning Studio 애플리케이션이 포함됩니다. 이 애플리케이션은 데이터셋 생성 및 딥러닝 도구의 훈련과 테스트 과정에서 사용자를 지원합니다. EasySegment의 경우, Deep Learning Studio는 주석 도구를 통합하여 예측 결과를 실제 데이터 주석으로 변환할 수 있습니다. 또한 성능 요구 사항에 맞게 도구를 그래픽으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 훈련 후 결함 감지율 향상과 정상 감지율 향상 사이의 균형을 선택할 수 있습니다.

딥 러닝은 일반적으로 상당한 양의 처리 능력이 필요하며, 특히 학습 단계에서 그러합니다. 딥 러닝 번들은 표준 CPU를 지원하며 PC 내 Nvidia CUDA 호환 GPU를 자동으로 감지합니다. 단일 GPU 사용 시 일반적으로 학습 및 처리 단계가 100배 가속화됩니다.