차량 엔진 조립 라인에서는 종종 크기와 구성품 종류, 구성품 배열이 각기 다른 여러 엔진 범위와 모델을 취급합니다. 최종 엔진 조립 검사에서는 다음 제조 단계로 진행하기 전에 필요한 모든 구성품이 제위치에 있는지, 적절히 설치되었는지를 확인하기 위해 구조의 적합 여부에 대한 검증이 필요합니다.
이러한 구성품은 모델에 따라 다양한 위치에 존재할 수 있고, 엔진의 복잡한 배경에 따라 식별하기가 어려울 수 있습니다. 커스텀 방식이 점점 더 일반화됨에 따라 엔진마다 차이가 더 커집니다. 여기에는 상당한 크기의 변화가 포함되며, 이 때문에 검사마다 시야를 조정해야 할 수 있습니다.
기존의 머신비전은 엔진마다 보다 예측 가능한 변화를 포착하는 데 적합하나, 증가하는 변화에 맞게 프로그램하기는 어렵습니다. 또한 설계가 바뀌었을 때 다시 프로그램하는 데 시간과 수고가 크게 듭니다.
코그넥스 딥러닝은 가능한 엔진 종류와 구성품 배열의 전체 범위를 기준으로 트레이닝됩니다. 넓은 시야각을 갖춘 렌즈 하나로 구성품이 중심에서 얼만큼 떨어져 있는지에 따라 다양한 각도에서 엔진 구성품을 표시할 수 있습니다. 분류 툴은 나타나는 각도에 상관없이 각 구성품을 인식해서 식별합니다.
정확한 엔진 조립 검증을 위해 분류 툴은 다양한 종류의 오일 필터, 배선, 호스 및 기타 구성품에 맞는 유형과 필요한 위치를 인식해서 부품이 누락되거나 잘못 설치된 엔진을 즉시 알려주므로 엔진을 차량에 탑재하기 전에 오류를 식별할 수 있습니다.
새로운 모델이 출시된 경우, 프로그래밍 없이 새로운 엔진과 해당 구성품의 이미지를 사용해 수분 안에 분류 툴을 트레이닝할 수 있습니다.
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