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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 모바일 장치 스피커 매쉬 검 스피커 메쉬는 명료한 음질을 유지하면서 휴대폰의 음향 모듈을 먼지와 손상으로부터 보호하는 구멍이 나 있는 금속 조각입니다. 이 메쉬에는 긁힘, 전단, 휨, 외부 물질 유입, 가장자리 파손, 압력으로 인한 손상 등을 포함하여 다양한 종류의 결함이 나타날 수 있습니다. 금속 메쉬는 다양한 위치에서 반사와 집중조명으로 인해 겉으로 복잡한 형태를 띱니다. 시야각의 작은 변화만으로 이미지 패턴이 바뀔 수 있고, 감지하기 힘든 변형과 같은 결함이 이미지의 어느 부분에서나 나타날 수 있습니다. 외부 표면이 복잡할 뿐더러 광범위한 종류의 결함으로 기존의 머신 비전을 사용해서는 결함을 일관되게 찾아서 식별하기가 어렵습니다. 코그넥스 딥러닝의 결함 감지 툴은 일련의 트레이닝 이미지를 바탕으로 결함 없는 스피커 메쉬가 어떤..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 자동 유리병 카운팅 오일, 로션, 향수와 같이 액체 상태의 여러 럭셔리한 소비제품은 화학적 안정성과 고급스러운 외관을 위해 유리병, 용기 또는 자에 담겨 포장됩니다. 이 용기는 고가의 제품을 보호하는 동시에 부각시켜줍니다. 채워진 용기는 트레이에 빽빽이 포장되며, 이차 포장 단계로 이동하기 전에 카운트 해야 합니다. 반사성을 가진 투명한 유리 용기가 서로 맞닿게 됩니다. 전체 트레이를 보기 위해 필요한 넓은 FOV는 이미지이 각 부분에서 다양한 각도로 용기를 보여줍니다. 이 모든 요인으로 기존의 머신 비전으로는 용기를 정확히 카운트하기가 어렵습니다. 정확한 카운팅은 공정 제어, 인벤토리 관리, 제품 조정을 위해 중요하며, 이를 통해 고가의 제품에서 발생할 수 있는 손실을 최소화 할 수 있습니다. 코그넥스 딥러닝은 비접촉식 ..
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PatMax 기술과 In-Sight 비전시스템을 이용한 조작 방지 및 안전 밀봉 검사 변조 방지 포장 기술은 여러 식음료 제품에서 오염과 누출을 방지하고 최종 상품의 완전성을 유지하기 위해 사용되는 일반적인 안전 장치입니다. 변조 방지 밀봉, 링, 봉지는 제품의 품질과 신선도를 고객에게 보장할 뿐만 아니라 제조 업체에게 일정한 수준의 보안을 제공합니다. 조작 방지 시굴은 최종 제품의 안전성과 신뢰성을 고객에게 전달하지만, 일차 포장의 최종 밀봉 단계에서 생산 오류가 발생해 안전 밀봉에 영향을 줄 수도 있습니다. 생산 기계의 정상적인 마모나 파손으로 인해 100% 무결점 제품을 생산하는 것은 거의 불가능하기 때문에, 결함이 있는 제품이 생산 라인을 떠나서 시장에 도착하지 않도록 차단하려면 품질 제어 및 감지 공정이 중요합니다. 제품에 대한 올바른 충전 수위와 뚜껑 배치 검사가 끝나면 비전 ..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 자동 휠 스터드 감지 휠 스터드 또는 휠 볼트는 허브에 고정되어 휠에 장착되고 나사산 단면에 휠을 허브에 고정하는 러그 너트가 조여집니다. 휠을 러그 너트 설치 및 조임 단계로 진행하기 전에 누락된 스터드가 있는지 포착해야 합니다. 자동차 휠은 디자인이 매우 다르고 종종 반사성 금속 재질로 되어 있기 때문에 시각적으로 혼동을 줄 수 있습니다. 디자인에 따라 휠 스터드가 돌출되거나 컵안에 깊이 장착될 수 있습니다. 이 모든 점은 기존의 머신비전이 가능한 여러 조명 조건 하에 다양한 각도에서 휠 스터드를 자동으로 감지하도록 프로그램 하기 어렵게 만듭니다. 코그넥스 딥러닝은 올바른 휠 볼트의 조립을 정확히 검증합니다. 부품 위치식별 툴은 다양한 위치와 각도에서 각 스터드의 샘플 이미지를 사용해 트레이닝 됩니다. 그런 다음, 복잡하..
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VisionProDeepLearning과 Cognex 산업용 카메라를 이용한 광학 문자 인식 (OCR) 제조업체는 배터리의 바닥면에 인쇄된 알파벳/숫자 코드를 빠르고 정확하게 찾아 디코딩할 수 있어야 합니다. 머신비전 시스템은 강한 반사광과 확산으로 인해 문자 위치 찾기와 인식이 어려울 수 있으며, 특히 문자가 왜곡된 경우 더욱 어렵습니다. 검사 시스템이 성공적으로 문자를 디코딩하기 위해서는 이러한 난제를 극복할 수 있어야 합니다. VisionPro Deep Learning 툴은 이미지 형성이 어려움에도 불구하고 변형된 문자를 찾아 판독합니다. 위치 설정 툴은 관심 영역(ROI)을 식별할 수 있는데, 이 경우 ROI는 영숫자 코드가 표시된 실린더형 배터리의 상단입니다. 위치 설정 툴은 사전 학습된 모든 문자 인식 기능을 사용하여 반사나 명암 때문에 불분명한 문자까지 인식해 냅니다. 엔지니어는 소프트웨어를 ..
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고정형 바코드 리더기와 DataMan 370 Series를 이용한 데이터 매트릭스 담뱃값 추적 엄격한 산업 규정에서는 담배 생산업체들이 종단 간 담배 추적 역량을 확보하도록 요구합니다. 각 담뱃갑 또는 전자 담배 팩에는 생산업체, 날짜, 로트 정보, 내용물 등을 포함하는 고유 코드가 포함되어야 합니다. 이 정보는 규정 준수 및 인증, 생산 라인에서부터 소매 유통에 이르기까지 제품 추적을 위해 데이터베이스에 저장됩니다. 레이저로 인쇄된 DotCode 또는 데이터 매트릭스 부호는 보통 담뱃갑 옆면에 위치하며 컨베이어를 따라 고속으로 이동합니다. 이 코드는 가까운 거리에서 판독해야 하는 30~50개 숫자를 포함합니다. 시간 경과에 따라 코드 인쇄 품질이 저하되어 가독성에 영향을 미칠 수도 있습니다. 판독 불가능한 코드가 있는 담뱃갑은 라인에서 제거되어 폐기되거나 수작업으로 재작업을 거치게 되어 생산업체..
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딥러닝과 Cognex 산업용 카메라를 이용한 코팅 품질 검사 모든 리튬이온 셀 생산업체는 제품 구성 블록으로 고성능 배터리 전극을 이용합니다. 코팅된 양극과 음극 재료는 엄격한 에너지 성능, 밀도, 저장 요구 사항을 충족시키기 위해서 정확한 표준에 따라 생산되어야 합니다. 실린더형, 파우치, 프리즘형 배터리 셀 내에 사용된 코팅 전극 시트는 롤 프레스 공정 이후에 코팅 품질 검사를 거쳐야 합니다. 작업 중의 청결 상태 및 이동 상태의 변화로 인해 다음과 같은 다양한 결함이 발생할 수도 있습니다: 탈탄 현상 기포 크레이터 구멍 암점 공기 방울 테이프 연결 머신비전을 이용한 자동화된 검사는 품질 표준화를 지원하고 연속적이고 균일한 코팅을 보장합니다. 인라인 스캔 형식의 코그넥스 산업용 라인 스캔 카메라(CIC)는 구리와 알루미늄에 박막 재질이 균일하게 코팅되도록 보장..
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VisionPro Deep Learningr과 In-Sight D900을 이용한 사출 셀 검사 배터리 셀의 상단 캡을 용접하고 테스트한 후 배터리 내의 전극을 전도하는 액상 전해질을 채웁니다. 충전이 완료되면 충전 구멍을 용접하여 밀봉합니다. 양극, 음극, 전해질의 열 손상 위험을 방지하기 위해 이 작업은 저열 레이저 용접 방법으로 실시됩니다. 전해질 오염 또는 용접 결함으로 전해질이 누수되면 셀 효율이 떨어집니다. 충전 및 밀봉된 셀을 전기로 테스트하여 모듈에 셀이 설치되기 전 문제 유무를 파악할 수는 있지만, 이 방법을 완전히 신뢰할 수 없습니다. 사출 씰 용접의 적절한 평가는 배터리 전체의 기능과 수명을 보장하는 핵심 요소입니다. 코그넥스 딥러닝은 나무결 트림 또는 탄소 텍스처 패턴 조각이 설치되기 전 쉽고 자동으로 식별될 수 있도록 지원합니다. 이 솔루션은 각 데코레이션 패널 종류에 대해 ..
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In-Sight 비전시스템과 In-Sight 2000을 이용한 누락된 제품 검사 소비재 패키지 제품 (CPG) 제조 업체들은 높은 비용이 발생하는 반품과 브랜드 이미지 하락을 피하기 위해 최종 패키지가 유통되기 전에 누락 항목을 판별하여 최종 완성도를 검증해야 합니다. 이차 포장 중에 최종 형태로 감싸기 및 포장 공정을 거칩니다. 품질 검사는 상품이 시설을 떠나기 전에 패키지 내부에서 이러한 항목들의 존재 여부를 확인합니다. 코그넥스 비전 센서는 합격/불합격 검사를 수행해서 누락된 항목이 발견되면 제거 작업을 시작합니다. In-Sight 비전 센서는 패키지 내 물체의 개수를 파악하고 프로그래밍한 값에 따라 해당 패키지의 합격과 불합격을 판단합니다. 이 제품은 압축 비닐 포장 내 모든 병이나 제품이 존재하는지 검사함으로써 소비재 패키지 제품 (CPG) 제조 업체들이 실수 없이 활동하고..
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In-Sight 8000 Series와 In-Sight 2000을 이용한 휠 스패너 검사 너트의 나사산이 제대로 되어 있는지 확인하기 위해서는 자동차 휠 패스너를 검사해야 합니다. 양호한 부품은 내경에 나사산이 있지만, 불량품은 내경이 매끄럽습니다. 과거 이 애플리케이션을 위한 대표적인 선택은 에디 전류 센서 기술이었습니다. 이 애플리케이션에서 에디 전류 센서는 나사산이 있는 부품과 없는 부품 간의 작은 차이를 감지하지 못하기 때문에 적용이 어렵습니다. 나사산이 없는 부품이 통과하지 못하게 하기 우해서는 에디 전류 센서의 감도를 매우 높은 수준으로 설정해야 합니다. 이 설정은 통과되어야 하는 다수의 양호한 부품을 거부하게 되는 의도치 않은 결과를 야기합니다. 일일 80,000개 부품 생산량에서 오탐률이 0.5%에 불과하더라도 400개의 부품이 거부되는 결과가 나타납니다. 최적의 검사 기술 휠..

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