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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 주스곽 품질 검사 주스 용기는 비닐로 포장된 상태로 판매되며, 그 안에는 끝이 구부러지는 빨대가 포함되어 있습니다. 주스를 마시는 유일한 방법은 빨대로 호일로 밀봉된 구멍을 뚫는 것입니다. 빨대가 없거나, 잘못된 위치에 있거나, 손상되면 불량 제품이 나오게 됩니다. 빨대가 없거나 손상되면 주스 용기를 사용할 수 없게 되고, 고객(보통 어린이)들이 불만족하게 되며, 결국에는 매출 손실로 이어집니다. 주스 용기는 디자인이 각기 다르고 빨대의 색상 또한 차이가 납니다. 빨대의 위치 오류나 가능한 손상은 거의 어디에나 나타날 수 있습니다. 기존의 머신 비전은 복잡하게 인쇄된 배경에서 빨대를 정확히 구분할 수 없었고, 이미지 안에서 광범위한 결함과 잘못된 배치를 찾아내지 못했습니다. 코그넥스 딥러닝은 손상되지 않은 빨대의 존재유무..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 티백 상자 검사 음용 티백은 고객에게 판매될 떄 상자 또는 통 안에 일렬로 꽉 채운 상태로 포장됩니다. 올바를 포장을 위해서는 줄의 수가 정확하고, 각 줄에 모든 티백이 들어 있고, 각 티백이 밑을 접은 상태로 줄이 묶여 있고, 자리를 벗어난 티백이 없어야 합니다. 티백 상자가 잘못 포장되면 제품 품질에 있어 소비자의 신뢰를 떨어뜨리고 한 상자 안에 잘못된 수의 티백이 들어갈 수 있습니다. 가능한 포장 오류의 범위가 크고, 포장된 티백 중 어디서나 육안으로 확인 가능한 실수가 나타날 수 있으므로 기존의 머신 비전으로는 올바른 포장으로부터 일관되게 잘못된 점을 발견하도록 프로그래밍하기가 거의 불가능합니다. 코그넥스 딥러닝은 밀봉하여 배송하기 전에 컨테이너안의 수많은 아이템의 비전 검사를 실시하는 데 적합합니다. 결함 감지..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 세포 분류 및 카운팅 세포 분류 및 카운팅은 의료 진단에서 핵심적인 작업입니다(예를 들어 혈흔이나 유사 분열 카운팅). 여러 과정에서 기본 입력을 표준화하고 결과 측정을 위해 정확한 초기 세포 카운팅이 필요합니다. 세포의 외형이 서로 다를 수 있기 때문에 머신 비전은 혼동을 초래하는 배경이나 이물질을 무시하고 정확하게 세포의 위치를 찾는 과정이 힘들 수도 있습니다. 머신 비전은 서로 인접한 세포들을 독립적인 개체로 구분하기가 어려울 수 있습니다. 코그넥스 딥러닝 위치 설정 툴은 주석이 적용된 현미경 검사 슬라이드의 이미지를 학습해 세포를 정확하게 식별합니다. 이 툴은 세포의 크기, 형태, 표면 특징, 가변적인 특징에 따라 세포의 정상적인 외형을 일반화합니다. 자체 학습 알고리즘은 노이즈가 심한 배경 하에서 정상 세포와 손상된..
코그넥스/애플리케이션
COGNEX DataMan 280 시리즈 DataMan 280은 제조 및 물류 공급망 전체에서 품목의 이력추적을 개선하여 판독하기 어려운 다양한 종류의 1D, 2D, 직접 부품 마킹(DPM) 코드 애플리케이션을 해결하도록 설계되었습니다. 자동차 DPM 코드 판독 의료기기 DPM 코드 판독 판독이 까다로운 자동차 부품 표면의 DPM 코드를 손쉽게 해독합니다. 중요 의료기기에 있는 작은 DPM 코드를 정확하게 판독하여 추적합니다. 고속 바코드 판독 다중 바코드 판독 고속 제조 라인에서 각각의 바코드를 안정적으로 판독합니다. FOV 안의 여러 개의 코드를 동시에 판독하고 이미지를 신속하게 오프로드합니다. 팔레트 코드 판독 프레젠테이션 스캔 코드가 반사성 포장지 안에 있는 경우라도 팔레트의 1D 및 2D 라벨 기반 코드를 판독합니다. 신속한 처리를 위..
코그넥스/DataMan
COGNEX(코그넥스) DataMan 280 Series DataMan 280 시리즈 기능 DataMan 280 시리즈 고정형 바코드 리더기는 소형 폼팩터 안에 빠른 디코딩, 쉬운 설치를 비롯하여 웹 브라우저 연결, 성능 모니터링과 같은 중요한 Industry 4.0 기능을 제공합니다. DataMan 280은 제조 및 물류 공급망 전체에서 품목의 이력추적을 개선하여 판독하기 까다로운 다양한 종류의 1D, 2D, 직접 부품 마킹(DPM) 코드 애플리케이션을 해결하도록 설계되었습니다. DataMan 280 Series 특징 1. 까다로운 제조 및 물류 분야의 문제를 해결 DataMan 280 시리즈는 유연성을 염두에 두고 설계되었습니다. 모든 바코드 판독 문제를 해결하도록 모듈식 하드웨어 및 소프트웨어를 구성할 수 있습니다. 판독이 까다로운 자동차 및 의료기기 표..
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In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 정제 및 알약 검사 고형물의 경구 약물 복용량은 종종 정제 형태로 제공됩니다(일반적인 표현으로는 알약이라고 함). 정제는 정제 프레스에서 제조되며, 프레스에서 나온 후 코팅이 이루어질 수도 있습니다. 정제는 가장 일반적인 약물의 고형물 경구 복용량 형태입니다. 약통, 블리스터 팩 또는 그 밖의 포장물에 담기기 전에 육안 결함 감지를 실시하여 다양한 특징이 크기, 표면 질감, 모양, 색상, 표면 결함 없음, 몰딩 또는 인쇄 라벨 등과 같은 사양을 충족하는지 확인합니다. 잘못된 사양이 있거나 잠재적으로 컨테이너를 오염시킬 수 있는 외부 물질이 존재할 경우, 손상된 정제 또는 오염물을 제거해야 합니다. 외부 물질, 손상된 알약, 심지어 잘못된 알약이 컨테이너에 들어가면 리콜을 비롯해 매출과 평판 손실로 이어질 수 있습니다. 정제..
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In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 자동 육류 및 가금류 검사 유기농 육류와 가금류는 안목 있는 고객에게 판매되는 프리미엄 제품이지만, 여전히 자동화 기계장비를 사용해 대용량으로 포장됩니다. 육류 또는 가금류 절단 부위에 부착되는 라벨은 정확해야 합니다. 정확한 분류를 통해 각 절단 부위에 대한 적절한 가격 책정이 가능해집니다. 산업 포장은 여전히 물리적인 오염이 될 수 있습니다. 유기농 육류와 가금류는 사육 및 도축되는 방식이 다양하기 때문에 공장에서 생산되는 제품보다 크기나 색상, 그 밖의 측면에서 더 큰 차이를 보입니다. 이러한 모양의 변화 때문에 기존의 머신 비전으로는 육류의 육안 분류 문제를 정확히 해결할 수 없으며, 특히 시각적으로 혼동을 주는 로고가 인쇄 되어있는 랩으로 포장된 상태라면 더욱 그렇습니다. X-선 스캔은 금속 오염물을 찾아낼 수 있지만 플..
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In-Sight 비전시스템과 PatMax기술을 이용한 이물질 검사 공기 방울, 먼지, 입자, 머리카락 등과 같은 오염과 이물질은 여전히 식음료 산업 내 제품 리콜이 되는 이유의 상당 부분을 차지합니다. 작업자의 개입을 최소화하면서 제품의 품질을 일관성있게 보장함으로써 생산성과 투자를 극대화하고 브랜드 명성을 유지할 수 있습니다. 육안 검사에 의존할 경우 특히 고속 생산 환경에서 결함을 찾을 때 매우 높은 비용이 발생할 수 있습니다. 작업자는 작업 단위별로 현미경으로 살펴보는 것과 같이 일상적이고 반복적인 작업을 수행해야 합니다. 제품 및 잠재적 결함의 변수로 인해 기존의 머신비전은 작업자에 의존하는 검사를 개발하고 최적화할 때 시간이 소요됩니다. 코그넥스 딥러닝은 복잡한 결함 실시간으로 찾고 분석, 분류함으로써 대규모 라인의 공급망에 오염이 발생하지 않도록 방지합니다...
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VisionProDeepLearning과 In-Sight 비전시스템을 이용한 라벨 오부착 패키지 검사 제조 업체가 브랜드 명성에 악영향을 주거나, 최악의 경우 높은 비용이 발생하는 리콜로 이어질 수도 있는 라벨 혼동을 피하는 방법을 확인하십시오. 여러 소비재 패키지 제품 (CPG) 생산업체들은 상품에 1D 및 2D 바코드를 인쇄하고 스캔해서 정확한 라벨이 적용되도록 보장하고 올바른 콘텐츠를 광고합니다. 이 바코드 또는 알파벳과 숫자로 구성된 값은 상•하단면 등에서 다중 부품 패키지 구성 요소 일치 여부를 검사하기 위해 사용됩니다. 코그넥스 In-Sight 비전 시스템 및 딥러닝 OCR 솔루션은 뚜껑과 용기가 서로 일치하고 패키지 내용물을 정확하게 반영하는지 검사할 뿐만 아니라 라벨이 회사 절차와 규제 기관에서 요구하는 품질 표준을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 코그넥스 기술은 가장 난이도 높은 환경에서..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 고무 씰 자동 검사 화학물질 마스크, 가스 마스크 및 인공호흡기는 일반적으로 교체형 필터와 함께 재사용 가능한 마스트로 구성됩니다. 필터와 마스크 사이를 비롯해 얼굴 근처에 닿는 신축성이 있는 씰은 실리콘, 폴리우레탄, 부틸 고무를 포함해 다양한 종류의 탄성중합체 또는 고무로 제작될 수 있습니다. 탄성중합체 마스크 씰은 재질과 용도에 따라 사출성형, 이송성형 또는 압축성형을 통해 제조됩니다. 결함이 발생하면 씰이 오염되거나 부품 수명이 단축될 수 있으므로 최종 조립 전에 반드시 발견해야 합니다. 복잡한 접힘, 탄력성과 종종 발견되는 씰의 검은 외관 결함 때문에 기존의 머신 비전으로는 결함을 감지하고 양호한 부품과 불량한 부품을 구분하기가 어렵습니다. 이러한 탄성중합체 부품을 받는 마스크 제조업체는 표준을 충족하지 않는 제품..

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