VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 백신 키트 조립 검증

백신 키트에는 다양한 구성품이 포함될 수 있습니다. 하나라 누락되거나 손상되거나 올바르지 않다면 전체 키트를 사용할 수 없게 될 뿐만 아니라 심각한 리콜 위험을 야기하기도 합니다. 백신 키트는 일반적으로 수동으로 조립되므로 노동 집약적이며 오류가 발생하기 쉽습니다. 제조업체는 자동화된 로봇을 이용해 선택하고, 배치하고, 포장하는 프로세스로 전환하고 있습니다. 이 방식은 키트를 더욱 빠르고 정확하게 조립 및 검사하여 품질을 최적화하고 비용이 많이 드는 리콜 위험을 방지합니다.

바이알, 앰풀, 사전충전형 주사기는 유리 또는 견고한 플라스틱으로 제작되므로 배송 중에 깨짐이나 균열을 방지하기 위해 충전재를 넣어 포장해야 하지만, 타이트하게 포장하더라도 잘못된 정렬이나 다른 오류로 인해 용기나 포장에 손상이 발생할 수 있습니다.

기존의 머신비전으로 광범위한 제품과 그 배치를 인식하기 위해서는 비전 전문가가 다양한 알고리즘으로 규칙을 일일이 프로그래밍해야 합니다. 키트 구성이 변경되면 재프로그램이 필요한데, 이러한 경우 비용과 시간이 많이 들 수 있습니다.

 

 

 

 

코그넥스 딥러닝은 이러한 유형의 애플리케이션을 해결하는 데 대단히 효과적입니다. 부품 위치 찾기 툴은 다른 방향으로 배치된 부품, 겹치는 부품, 누락된 부품 또는 서로 다른 키트의 조합 등, 백신 키트 검사에 수반되는 수많은 어려움을 손쉽게 해결합니다. 다양한 각도에서 키트 구성 요소를 식별하고 유사한 외형을 지닌 것을 포함해 새 부품을 식별 및 구분할 수 있도록 딥러닝 시스템을 학습시키는 것은 간단합니다.

 

 

 

 

위치 찾기 툴은 학습 데이터 세트를 토대로 어떤 키트에 대해서든 구성 요소 라이브러리를 구축할 수 있습니다. 원하는 레이아웃을 확정한 후에도 다른 구성 요소가 포함된 다른 생산 라인에 사용할 경우 그에 맞춰 업데이트하거나 변경할 수 있습니다.