내용
최종 조립 검증에 관련된 다양한 트림 구성품은 기존 머신 비전 검사로는 수행하기 어려울 정도로 복잡합니다. 검사원은 와이어 밴드와 금속 하우징 등의 모든 부품이 존재하고 올바르게 조립되었는지 확인합니다. 미묘한 조명 대비로 인해 밴드가 올바른 하우징에 있는지 쉽게 판단하기 어렵습니다. 검사원은 와이어 밴드를 능숙하게 식별할 수 있지만 속도 및 효율성은 떨어집니다. 코그넥스 ViDi는 딥 러닝 기반 이미지 분석을 사용하여 트림의 완성된 모습을 학습합니다. 또한 누락된 밴드를 검사관처럼 정확하게 식별하면서도 자동화 시스템의 속도와 안정성은 유지된다는 차이점이 있습니다.
솔루션
검사 다당자는 지도 학습 모드의 ViDi 레드-분석 툴로 와이어가 누락된 트림의 '불량' 이미지와 와이어가 있는 '정상' 이미지에 대해 시스템을 학습하여 온전한 트림의 참조 모델을 생성합니다. 코그넥스 ViDi는 이 모델을 사용하여 와이어 밴드가 누락된 트림 구성품을 이상 및 결함으로 식별하고 최종 검사 단계에서 불합격시킵니다.
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
머신비전 관련 문의처 ☞ (주)아이디맥스 02-838-1170
공장 자동화를 위한 인공지능 딥러닝 : www.newbrain.co.kr 기술영업문의 : sales@idmax.co.kr
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