모든 신형 자동차의 범퍼에는 4~12개의 전방 또는 후방 주차 지원 (FPA/RPA) 초음파 센서 어셈블리가 포함되어 있습니다. 이러한 센서는 미관상의 이유로 범퍼 컬러에 맞게 다양한 색상으로 제조됩니다. 최신식 자동차 페인트에는 다양한 종류의 빛 산란 입자와 금속 조각이 포함될 수 있으며, 한 지점에서 다른 지점까지의 색이 약간씩 다르고 매우 비슷한 여러 가지 색상으로 생산됩니다. 레드, 그린, 블루(RGB) 또는 색상, 채도, 명도(HSI) 값은 각도와 방향에 따라 바뀝니다. 따라서 폭넓은 컬러 인벤토리에서 특정 범퍼 컬러와 정확하게 일치하는 센서 컬러를 선택하는 일은 어려운 일입니다. 잘못된 센서의 설치는 최종 사용자의 제품 구매 거절로 이어질 수 있습니다. 작업자가 지정된 모델을 설치 할 수 있도록 빠르고 정확하게 센서를 범퍼 컬러에 일치시켜야 합니다.
이 모든 변수와 컬러의 겹침으로 인해 룰 베이스 머신비전은 올바른 세너와 페인트 매칭 결정 시 어려움을 겪습니다. 컬러가 겹치는 부분에서 육안으로 검사할 경우 사람마다 색을 다르게 해석할 수 있습니다. 코그넥스 딥러닝은 서로 다른 각도와 회전 상태의 다양한 종류의 이미지를 트레이닝해, 분류 툴이 페인트 컬러를 정학히 구분하여 분류합니다. 그런 다음 코그넥스 딥러닝은 이미지 내의 모든 종류, 반사, 굴절, 입자, 음영을 적절히 고려해 이미지를 전체적으로 검사해서 최상의 매치를 결정합니다.
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