COGNEX(코그넥스) 주택 성형 검사

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구성 요소 수준에서든 포장 및 하우징 수준에서든 부품이 다를 경우 외관 검사가 어려울 수 있습니다. 긁힘, 움푹 들어간 곳 및 기타 외관상의 결함은 기능에는 영향을 주지 않지만 완성된 품질과 소비자

인식에 영향을 줍니다. 일부 외관상의 결함은 허용됩니다. 이러한 이유로 제조업체는 특정 결함을

검색하고 경미한 결함과 구별하기 위해 검사 시스템을 교육해야 합니다. 이러한 복잡성에 대한 검사를 규칙 기반

알고리즘으로 프로그래밍하려면 복잡한 결함 라이브러리가 필요합니다. 인적 검사는 더 유연하지만 너무 느리고

신뢰할 수 없으며 일관성이 없습니다.

 

엔지니어는 감독 모드에서 결함 감지 도구를 사용하여 Cognex Deep Learning을 훈련하여 중요하지 않은 이상 및

변형을 허용하면서 스크래치와 같은 특정 결함을 검색할 수 있습니다. 이 도구는 대비가 낮거나 캡처가 잘 되지 않는

이미지 작업에 최적화되어 있습니다. 예를 들어 아래 이미지는 결함 감지 도구가 좋은 이미지와 나쁜 이미지를 모두

분석하는 방법을 보여줍니다.소프트웨어는 런타임 동안 심각한 스크래치가 있는 이미지를 결함으로 특성화하여 사소한

외관 결점을 인식하고 무시하는 방법을 배웠습니다.

 

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