화학물질 마스크, 가스 마스크 및 인공호흡기는 일반적으로 교체형 필터와 함께 재사용 가능한 마스트로 구성됩니다. 필터와 마스크 사이를 비롯해 얼굴 근처에 닿는 신축성이 있는 씰은 실리콘, 폴리우레탄, 부틸 고무를 포함해 다양한 종류의 탄성중합체 또는 고무로 제작될 수 있습니다. 탄성중합체 마스크 씰은 재질과 용도에 따라 사출성형, 이송성형 또는 압축성형을 통해 제조됩니다. 결함이 발생하면 씰이 오염되거나 부품 수명이 단축될 수 있으므로 최종 조립 전에 반드시 발견해야 합니다. 복잡한 접힘, 탄력성과 종종 발견되는 씰의 검은 외관 결함 때문에 기존의 머신 비전으로는 결함을 감지하고 양호한 부품과 불량한 부품을 구분하기가 어렵습니다. 이러한 탄성중합체 부품을 받는 마스크 제조업체는 표준을 충족하지 않는 제품을 사용하지 않을 것이며 그럴 경우 사용 중 조립된 마스크에서 결점이 나타나고 때로는 심각한 책임 문제가 발생할 수 있습니다.
코그넥스 딥러닝은 고무 씰 결함 감지를 빠르고 효과적으로 자동화합니다. 결함 감지 툴은 전체 범위의 양호한 고무 또는 탄소중합체 씰의 작은 이미지 세트를 트레이닝합니다. 씰의 탄력성을 감안할 때, 육안 검사 시 예측할 수 없는 여러 가지 방식으로 씰이 튀거나 늘어져서 다양한 모양이 나타날 수 있습니다. 코그넥스 딥러닝은 이처럼 양호한 부품의 변동 범위를 통합해 허용되는 범위를 벗어나는 이상을 정확히 발견하고 정상적으로 기능하는 모든 씰을 통과시킵니다.
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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