최첨단 스마트폰과 기타 고가의 전자제품은 본질적으로 늘 위조의 타겟이 됩니다. 환불할 제품으로 위조품이 반품되는 사례가 점점 증가하고 있고 이는 제조업체의 재정적 손실의 원인이 되고 있습니다. 제품은 전자상거래를 통해 구매되고 반품이 이루어집니다. 많은 반품제품들이 실제로는 겉보기에 똑같거나 유사한 케이스를 사용한 위조품이며 내부 구성품은 다르거나 아예 비어 있습니다. 제조업체들은 환불 전에 제품의 진위 여부를 확인해야 합니다. X-선 이미지는 각 케이스의 내부를 보여줄 수 있습니다. 가능한 내용물의 범위를 고려할 때 기존의 머신 비전은 효과적인 처리에 필요한 속도로 위조품과 정품을 구분할 수 있는 기능이 제한적입니다.
코그넥스 딥러닝은 복잡하고 시간 소모적인 프로그래밍을 사용하지 않기 때문에 가짜의 제품 반품을 식별하는 데 이상적인 솔루션입니다. 부품 위치식별 툴은 반품된 스마트폰이 정품인지 아닌지 확인하기 위해 정품이라면 꼭 장착 되어있는 특정한 부품의 이미지 세트를 트레이닝 합니다. 트레이닝이 완료되면 부품 위치식별 툴이 반품된 휴대폰의 X-선 이미지를 검사해 케이스를 열 필요 없이 적절한 위치에 해당 부품의 존재유무를 빠르게 확인합니다. 반품되는 위조품의 유형에 따라 코그넥스 딥러닝의 분류 툴이 사용될 수도 있습니다. 이 경우, 분류 툴이 정품 휴대폰과 위조 휴대폰 모두의 X-선 이미지를 사용해 트레이닝하고 광범위한 위조품에서 정품 휴대폰을 구분하는 법을 학습합니다. 위조품의 유형이 변화함에 따라 분류 툴을 새로운 유형의 이미지 세트에서 손쉽게 재트레이닝해서, 프로그래밍 없이 새로운 범주와 함께 해당 툴을 신속히 라인에 다시 구축할 수 있습니다.
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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