COGNEX(코그넥스) 성형 결함 분석

내용

스마트 폰을 완전히 조립한 후 포장을 진행하기 전에 하우징과 커버 유리의 여러 유치에 있을 수 있는 긁힘, 균열, 칩, 움푹 들어간곳, 정렬 불량, 변색 및 기타 결함이 있는지 검사해야 합니다. 이러한 결함은 일반적으로 작동하지 않지만 제품 외관에 부정적인 영향을 미칩니다. 기존의 규칙 기반 비전 애플리케이션은 미리 정의된 영역의 스크래치 또는 화면 모서리에 나타나는 경향이 있는 균열과 같은 다양한 일반적인 결함에 대해 교육할 수 있지만 가능한 결함의 범위는 매우 커서 어디서나 나타날 수 있습니다. 하우징의 변색이나 로봇 암의 충격으로 인한 움푹 들어간 곳과 같은 비교적 드문 결함도 포장 전에 잡아야합니다. 전화기가 생산되는 속도를 감안할 때 사람의 검사는 효율성이 낮고 일관성이 없습니다.

 

Cognex 딥러닝은 허용할 수 없는 광범위한 결함을 보여주는 이미지 세트와 허용 가능한 범위 내에있는 외관상의 변화를 보여주는 이미지 세트를 학습하고 이를 분류하는 방법을 학습합니다. 교육 단계에서 매개 변수를 조정하여 승인 및 거부

기분이 모든 사례에 대한 시장 요구 사항을 충복하는지 확인할 수 있습니다. 훈련 된 이미지 분석 도구는 Cognex Deep Learning과 결합 된 특수 조명 및 적절한 부품 표시를 활용하여 화면, 밴드, 뒷면을 검사하고 스마트폰 어디에서나 함몰,

스크래치 및 변색의 조합을 감지합니다. 이러한 철저하고 정확한 검사를 통해 외관상 결함이 없는 제품만 포장 단계로

넘어갈 수 있습니다.

 

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