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DataMan 370 Series와 DataMan 475V Series를 이용한 라벨 검증 물류 시스템의 핵심은 배송 추적 라벨의 정확한 인쇄 및 활용입니다. 이 라벨에 포함된 정보를 바탕으로 포장에서부터 최종 목적지에 이르기까지 분류 및 전달이 원활히 이루어집니다. 각 포장물이 주문 처리 단계에 들어서면 초기 라이선스 플레이트 번호(LPN)가 1D 바코드로 마킹됩니다. 배송 라벨은 이 LPN에 기반하여 생성되어 포장물에 부착됩니다. 그런 다음에는 LPN과 배송 라벨이 일치하는지, 라벨 정보가 완전한지, 잘못 배치되지는 않았는지, 라벨에 주름이나 기타 손상이 없는지 확인해야 합니다. 모든 문제는 즉시 감지되어야 하며 문제가 있는 포장물은 분류 프로세스로 들어가기 전에 재작업을 위해 따로 선별되어야 합니다. 업스트림 단계에서 문제를 포착하게 되면 오류 해결에 더 많은 시간이 소요되는 라인 후반부..
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DataMan 370 Series와 고정형 바코드 리더기를 이용한 자동 분류 자동화된 정렬 시스템에서 종종 매우 다양한 각도에서 라벨-패키지의 다양한 면에 위치-을 빠르게 연속으로 읽어야 합니다. 정렬 시스템은 시설 전반에서 상품 이동 및 추적을 위해 1D 및 2D 코드를 이용합니다. 소비자용 포장 상품(CPG) 플랜트에서는 종종 여러 상자들이 단일 컨베이어에 도착한 후 배송을 위해 여러 경로로 발송되기 때문에 각 바코드에 인코딩된 데이터에 따라 패키지가 분류되어야 합니다. 유통 경로로 상품을 분산시키기 위해서는 손상된 코드까지 포함해서 모든 코드를 빠르고 정확하게 판독할 수 있는 능력이 매우 중요합니다. 코그넥스 이미지 기반 바코드 리더기는 자동화된 정렬 위치에서 라벨 상의 정보를 디코딩하고 패키지가 올바르게 이동되도록 보장합니다. Xpand 기술 및 리퀴드 렌즈 기술을 적용한..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 포장 무결성 검사 키트 구성이 완료되고 안내서가 올바르게 삽입되면 백신 키트를 상자에 넣습니다. 이 단계에서는 빠져나온 탭, 찢김, 모서리 손상, 오일 얼룩, 부적절한 밀봉 및 기타 포장 결함을 찾아내어 오염과 파손을 예방하고 품질을 보장하는 것이 중요합니다. 첨단 의약품의 2차 포장에는 다양한 보안, 변조 방지, 위조 방지 기술이 적용되며 판지, 플라스틱 등 다양한 재질이 포함될 수 있습니다. 포장을 닫은 후 수축 포장이 진행되면 올바르게 랩핑되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 백신 키트가 과잉 밀봉되면 랩핑이 타거나 녹아 포장에 구멍이 생길 수 있습니다. 밀봉 상태가 미흡한 경우에는 배송 또는 취급 중에 랩핑이 헐거워질 수 있습니다. 수동 검사 시 오류가 발생하기 쉬우며 필요한 속도로 검사를 완료할 수 없습니다. 따라..
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DataMan 470 Series와 DataMan 470 Series을 이용한 고속 바코드 판독 모든 식음료 제조업체는 1D 또는 2D 바코드를 이용해 식별과 데이터 캡처를 단순화합니다. 이 과정에서 종종 패키지의 매우 다양한 면과 다양한 각도에 위치한 라벨을 연속적으로 빠르게 읽어야 합니다. 제조업체, 유통업체, 소매업체는 최대의 효율성과 처리량을 달성하기 위해 코드를 신속하고 정확하게 읽을 수 있어야 합니다. 그러나 코드의 품질 저하, 손상, 중요 부분 누락, 곡면 또는 빛나는 표면에 표시되는 경우 등으로 인해 판독이 어려울 수도 있습니다. 이러한 특징은 생산 지연, 재인쇄로 인한 비용 발생, 제품 폐기, 환불 등으로 이어질 수 있습니다. 코그넥스 이미지 기반 바코드 리더기는 특허 받은 디코딩 알고리즘을 이용해 고속 라인 상 여러 면이 있는 패키지의 코드를 다양한 각도와 범위에서 빠르고 높은 신..
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DataMan 370 Series와 DataMan 470 Series를 이용한 팔레트 스캔 생산 완료 후 소비자용 포장 상품(CPG)은 박스에 넣은 후 운송을 위해 팔레트에 적재됩니다. 머신 비전 기반 팔레트 스캔 시스템은 공장에서 나가는 팔레트를 등록하고, 올바른 창고 또는 유통 센터로 운송하는 데 사용됩니다. 이 시스템은 여러 바코드를 포함하거나 반사 포장재로 바코드가 잘 보이지 않거나 운송 중 손상된 라벨이 부착된 박스 팔레트를 종종 처리해야 합니다. 이러한 모든 상황은 기존 바코드 리더기가 잘 처리하기 힘들며 ‘판독 불가’ 상황이 초래됩니다. 불량한 조명 조건과 다양한 높이에서의 코드 판독으로 처리 속도가 늦어질 수도 있습니다. 코그넥스 이미지 기반 바코드 리더기는 난이도 높은 창고 환경 내 박스를 쉽게 스캔할 수 있습니다. 여러 기호들을 판독하기 위해 깊은 심도와 넓은 시야각을 제공하..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 POPP 클램프 검사 POPP(Pre-Opened Pre-Positioned) 클램프 또는 스프링 밴드 클램프는 자동차에서 가장 일반적으로 사용되는 호스 클램프 유형입니다. 이러한 클램프는 설치 후 조정이 필요하지 않지만, 최적의 기능을 위해서는 정확히 배치하여 완전히 체결해야 합니다. POPP 클램프는 자동차 호스를 해당 피팅에 고정합니다. 이들 호스는 라디에이터, 히팅 코어, 브레이크 및 기타 시스템에서 오일이나 가스를 운반하는 역할을 합니다. 오일은 뜨겁고, 부식성 또는 독성이 있을 수 있습니다. 호스가 잘못 체결되어 피팅에서 느슨해지는 현상은 차량 고장과 보증 클레임의 흔한 원인이 됩니다. POPP 클램프는 여러 가지 색상의 호스에서 위치와 방향이 제각기 다를 수 있고, 다양한 각도에서 관찰될 수 있습니다. 클램프와 ..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 자동 엔진 블록 검사 차량 엔진 조립 라인에서는 종종 크기와 구성품 종류, 구성품 배열이 각기 다른 여러 엔진 범위와 모델을 취급합니다. 최종 엔진 조립 검사에서는 다음 제조 단계로 진행하기 전에 필요한 모든 구성품이 제위치에 있는지, 적절히 설치 되었는지를 확인하기 위해 구조의 적합 여부에 대한 검증이 필요합니다. 이러한 구성품은 모델에 따라 다양한 위치에 존재할 수 있고, 엔진의 복잡한 배경에 따라 식별하기가 어려울 수 있습니다. 커스텀 방식이 점점 더 일반화됨에 따라 엔진마다 차이가 더 커집니다. 여기에는 상당한 크기의 변화가 포함되며, 이 때문에 잠시마다 시야를 조정해야 할 수 있습니다. 기존의 머신비전은 엔진마다 보다 예측 가능한 변화를 포착하는 데 적합하나, 증가하는 변화에 맞게 프로그램하기는 어렵습니다. 또한 설..
코그넥스/In-Sight
COGNEX In-Sight 2800 세부사양 In-Sight 2800 제품사양 이미지 센서 1/2.8" CMOS 흑백 및 컬러 이미지 해상도 옵션 SVGA¹ (720 x 540), 1.6MP (1440 x 1080) 전자 셔터 속도 최소 노출:29µm 최대 노출:최대10ms(내부 조명) / 최대 200ms(외부 조명) 이미지 취득 최대 45 Hz 내장 메모리 7GB 렌즈 옵션 멀티 토치:12mm, 16mm(고속 리퀴드 렌즈 또는 수동 초점 렌즈) 미니:6.2mm 또는 16mm 고속 리퀴드 렌즈 상태 출력 5개 상태 LED 및 산호 알림 통신 시리얼 통신 및 이더넷 인터페이스 전원 24V +/-10% 전력 소비 ≤7.5W 무게 6.2 mm: 141 g; 16 mm: 169 g; 멀티 토치: 290 g; 직각 구성 시 50g 추가 크기 직선 구성 6...
코그넥스/애플리케이션
Cognex(코그넥스) In-Sight 2800 비전시스템 액세서리 유연한 하드웨어 덕분에 사용자가 어떤 분야에서든 In-Sight 2800을 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 모듈식 특성은 라인에서 새로운 부품과 변화에 맞게 손쉽게 조정할 수 있는 기능을 제공하여 비즈니스 성장에 적합한 솔루션을 선사합니다. 다양한 부속품과 현장에서 교체 가능한 구성품 중에서 선택하여 부품 변경, 보다 빠른 라인 속도, 더 높은 품질 표준 등 제조 분야에서 변화하는 수요를 맞출 수 있습니다. In-Sight 2800 악세서리로는 다음과 같은게 있습니다. COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr 머신 비전 관련 문의처 ☞ (주)아이디맥스 02-838-1170 공장 자동화를 위한 인공지능 딥러닝 : www.newbrain.co.kr 기술영업문의 : sales@id..
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VisionPro Deep Learning과 In-Sight D900을 이용한 자동 위조품 검출 최첨단 스마트폰과 기타 고가의 전자제품은 본질적으로 늘 위조의 타겟이 됩니다. 환불할 제품으로 위조품이 반품되는 사례가 점점 증가하고 있고 이는 제조업체의 재정적 손실의 원인이 되고 있습니다. 제품은 전자상거래를 통해 구매되고 반품이 이루어집니다. 많은 반품제품들이 실제로는 겉보기에 똑같거나 유사한 케이스를 사용한 위조품이며 내부 구성품은 다르거나 아예 비어 있습니다. 제조업체들은 환불 전에 제품의 진위 여부를 확인해야 합니다. X-선 이미지는 각 케이스의 내부를 보여줄 수 있습니다. 가능한 내용물의 범위를 고려할 때 기존의 머신 비전은 효과적인 처리에 필요한 속도로 위조품과 정품을 구분할 수 있는 기능이 제한적입니다. 코그넥스 딥러닝은 복잡하고 시간 소모적인 프로그래밍을 사용하지 않기 때문에 가짜의 제..

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