COGNEX(코그넥스) 딥러닝으로 세라믹 벽 결함 검사를 자동화 한 방법

 

내용

타일의 자동화검사 중에 나타날 수 있는 모든 잠재적인 시각적 결함을 설명하기 위해 머신 비전 검사 규칙을 공식화하는것은 어렵고 시간이 많이 소요되었습니다. 타일 수를 보장하기 위해 과거 수율과 비효율적인 수동 검사를 기반으로 생산 계획을 수립해야 했습니다. 그래서 라인 스캔 카메라 및 LED 조명과 결합 된 VisionPro Deep Learning을 배포하여 생산공정 전반에 걸쳐 외관 결함 검사를 자동화 하고, 모든 부품을 자동으로 검사함으로써 주택 건설 업체는 제조 공정의 전반적인 품질을 개선하고 잉여생산량을 줄이며 재고 및 비용을 줄일수 있습니다.

 

특징

1. 생산 라인에서 실시간 감지를 위한 높은 처리 속도

성형 공정에서 발생하는 결함을 실시간으로 감지하여 불량품을 공정 초기 단계에서 발견할 수 있고, 품질 관리는 최종 검사 전 단계에서 더 정확하게 수행되어 생산 계획 정확도를 향상시킵니다. VisonPro Deep Learning은 변형 된 부분을 선택적으로 검사하여 빠른 처리 속도로 구별할 수 있습니다.

 

2. 움직이지 않는 재고 감소 성공

이 검사 시스템을 도입함으로써 이전에 예비 생산량의 0.4%를 차지했던 고정 재고가 40% 감소하여 비용이 절감되고,

최종 공정 이전에 딥 러닝을 통해 육안 검사를 자동화함으로써보다 정확한 품질 관리가 크게 향상되었습니다. 정확한

생산 계획이 가능하고 재고를 줄일 수 있는 수율이 향상되었습니다.

 

3. 안정적인 공급을 확실하게

VisionPro Deep Learning을 사용하여 생산 중 육안 검사 자동화를 통해 실시간으로 결함을 감지하는 기능은 재고 및

비용을 줄이는데 성공했고, 모든 타일 조각의 외부 육안 검사를 자동화함으로써 필요할 때 정확하게 필요한 세라믹

플레이트를 정확하게 생산할 수 있었습니다.

 

출처 : 코그넥스

COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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