VisionPro Deep Learning과 In-Sight D900를 이용한 안전 벨트 직물 검사

자동차 안전 벨트 및 안전 하니스는 웨빙이라고 하는 튼튼하게 짜여진 폴리에스테르 직물로 만들어집니다. 안전 벨트는 차량의 안전 장비에서 중요한 부분을 차지합니다. 안전 벨트 웨빙은 굵은 스티칭으로 앵커 브래킷 및 버클과 같은 여러 하드웨어 부분에 연결됩니다. 결함 없는 웨빙과 스티칭은 모두 완성된 안전 벨트 또는 하니스의 안정서와 신뢰성에 중요합니다.

 

직물 또는 스티칭의 결함은 안전에 있어 허용되지 않으며, 이후 검사에서 오류가 발견된 경우 해당 차량을 라인에서 빼내어 새로운 안전 벨트와 안전 하니스 세트를 다시 설치해야 합니다.

 

하드웨어에 연결되는 웨빙 직물과 그티칭 모두 복잡하고 모양이 각기 다릅니다. 직조 및 스티칭의 오류는 어디서나 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 모든 가능성을 프로그래밍하는 것은 불가능하므로 기존의 머신 비전은 이 작업에 적합하지 않습니다.

 

 

 

 

코그넥스 딥러닝은 안전 벨트 직물에서의 모든 이상을 빠르고 쉽게 감지합니다. 이 기술은 양호한 웨빙 및 스티칭의 작은 이미지 세트에서 트레이닝합니다. 그런 다음 결함 감지 툴이 즉시 웨빙 또는 스티칭 디자인이 도입되면 툴을 새 디자인의 작은 이미지 세트에서 트레이닝해서 커다란 중단 없이 허용되는 형태를 빠르게 학습할 수 있습니다. 설치된 안전 벨트 및 하니스에 충돌 시 강도를 저하시킬 수 있는 사소한 직조 또는 스티칭 결함이 없음이 보장됩니다.

 

 

 

 

 

 

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