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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 POPP 클램프 검사

 

POPP(Pre-Opened Pre-Positioned) 클램프 또는 스프링 밴드 클램프는 자동차에서 가장 일반적으로 사용되는 호스 클램프 유형입니다. 이러한 클램프는 설치 후 조정이 필요하지 않지만, 최적의 기능을 위해서는 정확히 배치하여 완전히 체결해야 합니다. POPP 클램프는 자동차 호스를 해당 피팅에 고정합니다. 이들 호스는 라디에이터, 히팅 코어, 브레이크 및 기타 시스템에서 오일이나 가스를 운반하는 역할을 합니다. 오일은 뜨겁고, 부식성 또는 독성이 있을 수 있습니다. 호스가 잘못 체결되어 피팅에서 느슨해지는 현상은 차량 고장과 보증 클레임의 흔한 원인이 됩니다. POPP 클램프는 여러 가지 색상의 호스에서 위치와 방향이 제각기 다를 수 있고, 다양한 각도에서 관찰될 수 있습니다. 클램프와 호스 모두 여러 공급업체로부터 제공됩니다. 피팅에서 너무 높이 또는 너무 낮게 클램프가 배치되면 잘못 체결되거나 탭이 파손되므로 다음 제조 단계로 진행되기 전에 반드시 이러한 문제를 발견해야 합니다. 기존의 머신비전 결함 감지 툴로는 이처럼 광범위한 클램프 위치, 방향, 컬러를 찾아내기가 어렵습니다.

 

 

 

 

코그넥스 딥러닝은 다양한 이미지 세트로부터 양호하거나 불량한 스프링 밴드 클램프 설치를 학습합니다. 분류 툴이 클램프가 기능을 하는지를 빠르게 판별하고, 차량이 이후 조립 단계로 넘어가기 전에 보정이 필요한 잠재적인 문제를 표시합니다. 공정 개선을 위해서 보다 세부적으로 분류 툴을 적용해서 설치 오류를 구분할 수 있습니다. 예를 들어, POPP 클램프가 점점 더 호스보다 낮게 배치되는지를 식별할 수 있습니다. 이는 실제 결함이 발생하기 전에 해결할 수 있는 설치 장치의 잠재적인 문제를 나타냅니다. 코그넥스 딥러닝은 신속하게 설정할 수 있고, 클램프 설계가 변경되고 적합한 배치가 바뀌거나 피팅 위치가 이동된 경우 손쉽게 재트레이닝이 가능합니다.

 

 

 

 

 

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