COGNEX(코그넥스) 실린더 검사

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실린더 블록은 자동차 엔진의 기본 요소입니다. 커다란 실린더는 왕복 엔진의 주요 작동부이며,

압축된 상태에서 위아래로 펌핑되는 피스톤을 고정하도록 설계되어 있습니다. 실린더는 보통

주조 금속으로 제작되며 간혹 윤활 코팅된 라인이나 '슬리브'가 포함되기도 합니다. 실린더 벽은

피스톤의 압축링과 접촉하므로 견고해야 합니다. 실린더는 기계적 마모를 통해 생기는 금속의

사소한 비균질성은 용인되지만 '기공' 이라 부르는 금속의 기포가 있어서는 안됩니다. 이러한 결함을 검사하기가 특히

까다로운 이유는 실린더의 표면이 거칠고 깊은 심도로 인해 가장자리 주변의 이미지가 흐리게 표시되기 때문입니다.

실린더의 반사성 표면에서 발생하는 반사광이나 반짝임 또한 검사를 복잡하게 만듭니다. 특징적 모양과 위치의 수많은 사소한 변동과 반짝임, 흐릿함을 허용하는 자동 검사를 프로그래밍하기는 상당히 어려운 일입니다.

 

다른 방법을 사용할 경우 같은 조명 조건에서도 검사가 쉽게 이루어지지 않지만, 코그넥스 ViDi는 기공을 빠르게

식별합니다. 엔지니어는 몇 분 안에 실린더의 대표적인 '정상' 및 '불량' 이미지로 소프트웨어를 학습할 수 있으며, 관심

영역을 마스킹 필터로 조정하여 샤프트 내의 네거티브 스페이스에 반짝이는 디스크를 제거할 수 있습니다. 검사 담당자는 레드 - 분석 툴을 지도 학습 모드로 사용하여 '불량' 라벨이 붙은 이미지의 기공에 주석을 달고 특징점의 크기, 스케일, 종횡비 및 전단 등의 매개변수를 조정하여 모델이 모양의 변동을 감안하도록 지원합니다. 정상적인 실린더를 묘사하는 '정상' 이미지는 어떤 유형의 사소한 주조 이상현상 및 변동이 용인되는지 소프트웨어가 학습할 수 있도록 도와줍니다.

엔지니어는 시스템을 다시 학습하여 모델이 실린더의 정상적인 외양을 일반화하여 인식하고 비정상 요소를 인식할

수 있을때까지 매개변수를 조정하고 이미지를 더 추가합니다. 딥러닝 기반 소프트웨어는 런타임 도중 각 이미지를

밀리초 단위 내로 검사하여 기공이 있는 이미지를 결함으로, 나머지를 정상으로 구별합니다.

 

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