특정 패키지 애플리케이션의 경우 제조업체는 최종 포장 품질을 보장하기 위해 육안 검사에 의존해야만 합니다. 제품의 시각적인 변형으로 인해 자동화된 검사 시스템에 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다. 검사 시스템은 소비재 제품이 패키지 내 올바른 위치에 있는지 정확하게 검사해야 합니다. 여러 키트 처리 과정에서는 다양한 패키지 방향, 반사 표면, 복잡한 형상을 가진 조립 전의 다양한 물품에 대한 파악, 카운팅, 분류 작업에 대한 다양한 검사 시스템이 요구됩니다.
코그넥스 딥러닝은 단일 이미지에서 여러 특징들의 위치를 찾고, 파악하며, 분류를 자동화합니다. 코그넥스 ViDi는 크기, 형태, 표면 특징에 따라 다양한 물품의 고유한 특징을 일반화합니다. 사용자는 부품 위치와 조립 검사 툴을 학습시켜서 찾아야 하는 유형별 물품의 위치를 찾을 수 있습니다. 학습이 완료되면 이미지를 다양한 영역으로 분할해서 구성 요소 확인 여부는 물론 양품 여부를 검사합니다. 단일 라인에서 다양한 패키지를 검사하는 경우 다중 구성도 가능합니다. 이러한 방식으로 사용자는 하나의 툴로 패키지 검사를 자동화할 수 있습니다.
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