VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 실린더 검사

실린더 블록은 자동차 엔진의 근간을 이루고 있습니다. 왕복 기관에서 대형 실린더는 피스톤이 압력을 받아서 위 아래로 움직일 때 위치를 고정 시키는 핵심적인 작동 부품입니다. 실린더는 일반적으로 주조 금속으로 제작되며 윤활제를 코팅합니다. 실린더 벽면은 피스톤의 압력링과 접촉하기 때문에 높은 내구성을 가져야 합니다. 실린더는 기계적인 마모가 진행되는 동안 평탄화되는, 금속 내의 작은 불규칙성을 견딜 수 있어야 하지만 ‘기포’라고 하는 금속 내의 방울 형태의 빈 공간을 포함해서는 안됩니다. 이러한 결함은 실린더 표면이 울퉁불퉁하기 때문에 검사가 특히 어려우며 카메라 심도로 인해서 가장자리 주변이 흐릿한 이미지로 나타납니다. 또한 반사가 강한 실린더의 표면에서 반사되는 강한 반사광으로 인해 검사가 더 어렵습니다. 따라서 강한 반사광 및 흐려짐뿐 아니라 특징의 형상과 위치에서의 사소한 수많은 변화를 수용할 수 있는 자동화된 검사를 프로그램하는 작업은 매우 어렵습니다.

 

 

Cognex Deep Learning는 동일한 조명 조건 하에서 다른 방식으로는 검사가 힘들 때 신속하게 기포를 식별합니다. 엔지니어는 몇 분 이내에 축의 네거티브 공간의 밝은 디스크를 제거하면서 마스킹 필터로 관심 지역을 조정하면서 실린더의 ‘합격’ 및 ‘불합격’ 이미지 대표 집합을 소프트웨어에 학습시킬 수 있습니다. 검사 담당자는 결함 감지 툴의 지도 학습 모드를 통해 불량으로 표시된 이미지에 있는 기공에 주석을 달고, 피처 크기, 스케일, 형상비 및 전단 등의 매개변수를 조정하여 모델이 형태 변화를 처리하도록 지원합니다. 정상적인 실린더를 의미하는 ‘합격’ 이미지로 소프트웨어가 어떤 사소한 주물 문제와 변동까지 용납할 수 있는지 학습합니다. 엔지니어는 모델이 실린더의 정상 형상을 생성하고 문제를 인지할 수 있을 때까지 시스템을 다시 학습시켜서 매개 변수를 조정하고 다른 이미지를 추가할 수 있습니다. 실행 중에 딥러닝 기반 소프트웨어가 밀리초 단위 이내에 각 이미지를 검사하고 기포가 있는 이미지는 불량으로, 그렇지 않은 이미지는 합격으로 판단합니다.

 

 

 

 

 

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