주문처리 센터에서 포장물을 분배하거나, 스낵 식품 포장재를 채우거나, 치킨 부위를 포장하거나 어떤 경우든 컨베이어 벨트는 지속적으로 상당히 마모가 발생합니다. 많은 컨베이어 벨트가 동결, 베이킹, 세척, 분류, 냉각 등 다양한 용도에 맞게 직물, 연동 장치, 봉 등의 구성품과 함께 금속 소재로 되어 있습니다. 사용 빈도가 높아 마모가 발생하고 그 결과 추적 가능성 감소, 인장력 감소 또는 연결 장치의 누락이나 휨이 발생하게 됩니다.
유지보수 문제를 처리하지 않을 경우 제품이 손상되고, 그에 따라 제품 폐기와 잠재적인 안전 문제가 발생할 수 있고, 심지어는 예기치 않은 라인 중단이 발생해 생산 지연으로 이어질 수 있습니다. 예방 유지보수는 가동 중단 시간을 최소화하면서 라인을 효과적으로 가동할 수 있게 해줍니다.
작동 중 벨트를 지속적으로 관찰하면 현재 또는 잠재적인 결함을 발견할 수 있습니다. 라인 가동을 매일 종료할 경우, 결함 있는 부품을 찾아 교체할 수 있습니다. 와이어 또는 금속 연결 고리, 봉, 기타 컨베이어 부품의 휨, 찢어짐, 손상의 종류가 방대하기 때문에 기존의 머신 비전이 모든 손상을 식별하도록 프로그래밍하는 것이 불가능합니다. 컨베이어 벨트에 종종 파편, 조각 및 제품의 일부, 날아들어온 먼지, 그 밖에 눈을 볼 수 있는 이물질 등이 쌓여서 기존의 머신 비전으로는 결함을 정확히 감지하도록 프로그래밍할 수 없습니다.
코그넥스 딥러닝은 작동 중인 컨베이어 벨트의 정확한 연속 검사를 정기적으로 실시할 수 있게 해줍니다. 결함 감지 툴이 허용되는 마모 수준 내에서 작동하는 컨베이어 벨트의 이미지 세트를 사용해 트레이닝한 다음, 혼동을 주는 이물질에 상관없이 허용되는 매개변수를 벗어나는 마모 또는 손상을 찾아 플래그를 표시합니다.
결함 감지 후, 분류 툴을 통해 프로세스를 개선할 수 있습니다. 허용되거나 손상된 컨베이어 벨트 부품 모두의 이미지 세트를 사용해 트레이닝함으로써 특정 유형의 손상 또는 마모를 분류하여 사용자가 과도한 마모 또는 손상의 원인을 파악하고 그러한 마모와 손상을 줄이거나 없애기 위해 필요한 수정을 수행할 수 있는 정보를 제공합니다.
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.kr 기술영업문의 : sales@idmax.co.kr
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