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코그넥스/딥러닝

COGNEX(코그넥스) 피스톤 링 검사

내용

피스톤의 압축 링은 왕복 엔진에서 다양한 역할을 수행하며, 연소실을 밀폐시키고 오일을 균일하게 소모하도록 합니다. 압축 링의 결함은 피스톤의 반사성 금속 표면 때문에 감지하기 어렵습니다.

피스톤의 모양은 원통형이라 간혹 흐릿하고 초점이 맞지 않는 이미지를 만들어 냅니다. 금속 표면

텍스처의 정상 범위 내의 변형은 제조 공정의 일부로 받아들여지고 있으며, 녹슨 자국과 흰색 부분, 심지어는 표면 균열과 틈의 변동은 검사에서 통과됩니다. 하지만 긴 흠집은 피스톤 성능에 영향을 미치고 실린더의

압축도를 위협하는 심각한 결함입니다. 검사 시스템은 압축 링 표면의 정상 범위 내의 변형 및 사소한 이상 요소는 용인하지만 동시에 긴 흠집은 빼놓지 않고 식별할 수 있어야 합니다.

 

이렇게 복잡한 검사를 규칙 기반 알고리즘으로 프로그래밍하기 위해서는 복잡한 결함 라이브러리가 필요합니다. 사람이

검사하면 검사의 유연성은 보장되지만 속도가 너무 느립니다. 코그넥스 ViDi 제품은 사소한 변형을 판단할 수 있는

인간의 능력에 자동 시스템의 안정성, 일관성과 속도를 결합한 효과적인 검사 솔루션을 제공합니다. 엔지니어는

코그넥스 ViDi 레드-분석 툴을 지도 학습 모드로 사용하여 대표적인 '정상' 및 '불량' 압축 링 이미지 모음을 사용해 딥

러닝 기반 소프트웨어를 학습합니다. 검사 담당자는 긴 흡집이 발생한 '불량' 이미지, 그리고 정상 범위 내의 변동, 녹슨

자국과 사소한 균열 등의 허용 가능한 결함을 포함한 '정상' 이미지에 주석을 답니다. 이러한 이미지를 토대로 코그넥스

ViDi는 피스톤의 자연스러운 형태와 표면 텍스처는 물론 일반적인 흠집의 모습까지 학습합니다. 검증 테스트 도중에는

이미지를 학습 세트에 더 추가해서 시스템을 최적화할 수 있습니다. 학습 단계와 검증 기간 동안에는 학습된 모델이 긴

흠집이 있는 모든 이미지를 정확하게 감지하고 분류할 때까지 매개변수를 계속적으로 조정할 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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