플라스틱 케이스와 같이 내용물을 볼 수 있는 투명 포장물의 경우는 인쇄 품질과 정확성을 보장하기 위해 포장물에 인쇄된 모든 것을 검사해야 합니다. 전자 또는 기계식 부품처럼 눈에 보이는 내용물은 종종 대비가 높고 명확하지 않은 가장자리와 음영을 포함하는 경우가 있습니다. 특히 로고와 필수 유해 폐기물 안내, 기타 중요한 포장물 정보에 오류가 있을 때 저품질 포장물이 배송되지 않게 하기 위해서는 인쇄 얼룩, 왜곡, 공백을 발견해내야 합니다. 사람의 눈으로도 포장물의 인쇄와 포장 내용물을 구분하기가 어렵습니다. 기존의 머신 비전은 종종 이 작업을 수행하지 못하여, 포장물 인쇄에도 오류를 감지하지 못합니다. 가능한 배경 및 오류의 범위를 감안할 때, 모든 가능성을 예측하고 프로그램하기는 어렵습니다
코그넥스 딥러닝은 포장물 인쇄 검사 중 발견되는 결함을 빠르고 간편하게 식별합니다. 이 기술은 감시 가능한 범위에서 양호한 포장 인쇄 이미지 세트를 트레이닝합니다. 그런 다음 결함 감지 툴이 복잡하고 변화하는 포장 내용물에서도 빠르게 인쇄 오류를 찾아냅니다. 포장물 디자인이 바뀐 경우, 결함 감지 툴이 새로운 포장물 이미지 세트를 다시 트레이닝하여 가동 중단 없이 툴을 빠르게 배포할 수 있습니다.
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
머신 비전 관련 문의처 ☞ (주)아이디맥스 02-838-1170
공장 자동화를 위한 인공지능 딥러닝 : www.newbrain.co.kr기술영업문의 : sales@idmax.co.kr
자동인식 전문기업 IDMAX : www.idmax.co.kr 기술영업문의 : sales@idmax.co.kr
자동인식 장비 유지보수 전문 : http://barcodeas.co.kr/front/
'자료실 > 이미지' 카테고리의 다른 글
VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 대형 팔레트 코드 판독 (0) | 2021.12.23 |
---|---|
VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 양각 OCR 코드 판독 (0) | 2021.12.23 |
DataMan 475V Series와 DataMan 8072V Series를 이용한 바코드 품질 검사 (0) | 2021.12.21 |
In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 견과류 검사 및 분류 (0) | 2021.12.15 |
In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 종합 초콜릿 상자 품질 검사 (0) | 2021.12.15 |