내용
카메라 모듈을 모바일 장치에 설치하기 전에 표면을 검사하여 렌즈에 이물질, 긁힘, 얼룩 또는 먼지가 없는지 확인해야 합니다. 다른 결함은 모양이 크게 다릅니다. 지문의 얼룩은 렌즈 코팅 아래에 갇힌 먼지 입자와는 상당히 다르며 유리 표면의 흠집처럼 보이지 않습니다. 또한 렌즈의 반사 표면과 렌즈 아래 부분의 굴절된 이미지는 실제로는 아니지만 원치 않는 이상으로 나타날 수 있습니다. 이러한 배경 이상을 실제 결함과 구별하려면 종종 느리고 비용이 많이 들고 일관성이 없는 수동 검사가 필요합니다. 그러나 기존의 규칙 기반 머신 비전 시스템은 이러한 광범위한 결함을 일관되게 식별하도록 쉽게 프로그래밍 할 수 없습니다.
솔루션
Cognex Deep Learning의 결함 감지 도구는 일반 부품의 전체 변형을 학습하기 위해 다양한 무결점
렌즈에 대해 교육되었습니다. 비 감독 모드에서는 일련의 렌즈를 스캔하고 허용 범위를 벗어난 모든
항목에 플래그를 지정하는 동시에 오탐을 최소화합니다. 렌즈 결함은 먼지 및 기타 입자에 의한 오염, 기름이나 지문의로 인한 얼룩, 내부 부품의 정렬 불량과 같은 특정 원인으로 인한 특정 특성을 갖는 경향이 있습니다.
특정 유형의 측정해야하는 사용자는 감독 모드를 사용할 수 있습니다. 이 모드에서 사용자는 양품과 불량 부품의 조합에 대해 시스템을 교육하고 결함 영역을 명시적으로 강조 표시하고 결함 유형(스크래치, 얼룩, 오염 등)으로 레이블을 지정합니다. 이 지식은 업스트림 공정 제어에 사용할 수 있습니다. 특정 유형의 스크래치는 기계가 잘못 정렬되더 발생하거나 제조 공정에서 공기 흐름이 좋지 않아 섬유가 증착될 수 있습니다. 문제의 근본 원인을 식별함으로싸 제조업체는 신속하게 수정 조치를 취하고 불량 부품 생성을 최소화할 수 있습니다.
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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