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In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 종합 초콜릿 상자 품질 검사

 

 

제과 초콜릿은 상태와 품질에 엄격한 표준이 적용되는 고비용, 고가치 제품입니다. 각 조각은 움푹 파이거나, 구멍, 긁힘과 같은 물리적 손상의 징후가 없어야 합니다. 한 상자 안의 초콜릿은 모양, 색상, 질감이 다를 수 있습니다. 고퀄리티 종합 상자 안에 초콜릿이 손상되거나 빠진 경우는 심각한 결함으로 간주되며, 소비자 불만족 및 브랜드 손상으로 이어질 수 있습니다. 개별 초콜릿은 패턴이 다르거나 표면이 불규칙할 수 있고 서로 다른 범위의 반사성을 가질 수 있습니다. 종합 상자 안의 어떤 초콜릿이든 어느 위치에서나 손상이 발생할 수 있습니다. 결함 및 결함이 발생한 위치의 범위와 예측 불가능한 특성으로 인해 기존의 머신 비전으로는 가능한 모든 결함을 감지하기가 불가능합니다.

 

 

 

 

코그넥스 딥러닝은 작고 예측 불가능한 결함을 감지하는 데 적합합니다. 이 기술은 다양한 종류와 함께 허용되는 초콜릿 유형의 이미지 세트에서 트레이닝합니다. 그러면 결함 감지 툴이 결함 유형에 관계없이 허용되는 범위를 벗어나는 모든 초콜릿 조각에 이상이 있는 것으로 플래그를 지정합니다. 그러면 해당 초콜릿을 제거해 품질 표준을 유지할 수 있습니다. 소비자는 상자를 열었을 때 완전하고 손상이 없는 상태로 지정된 내용물이 들어 있음을 확신할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

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