본문 바로가기

산업자동화

코그넥스/애플리케이션
COGNEX(코그넥스) 간단한 4단계로 비전 애플리케이션을 설정하는 방법 내용 머신 비전 애플리케이션의 목표는 간단합니다. 생산라인에서 물체를 식별하고 그로 무엇을 해야하는지 파악하는 것입니다. 그러나 머신 비전을 작동시키는 것은 결코 간단하지 않습니다. 특수 산업 자동화 카메라는 움직이는 물체를 촬영해야 합니다. 그 후 소프트웨어는 개체가 생산 라인에서 진행되어야하는지 여부를 결정해야 합니다. Cognex는 머신 비전 애플리케이션을 보다 쉽게 만들 수 있도록 수십 년에 걸친 연구를 수행했습니다. 머신 비전 소프트웨어를 실행하기 위해 컴퓨터 과학이나 산업 공학 학위가 필요하지 않습니다. 시간을 내어 소프트웨어에 익숙해지고 가장 중요한 것이 무엇인지 파악하기만 하면 됩니다. 머신 비전 애플리케이션의 3가지 기둥 -장치 : 디지털 카메라 또는 센서는 물체를 스캔하고, 통신 네트워..
코그넥스/In-Sight
COGNEX(코그넥스) 비전 센서 : 머신 비전을 통한 자동화 사례 내용 매일 제조되고 검사되는 수십억 개의 제품 중 어느 정도의 산업 자동화 없이는 거의 만들 수 없습니다. 현대 제조는 높은 품질 관리 표준을 요구합니다. 수동 검사는 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 제품 크기, 공간 제약, 조명 조건 및 빠른 생산 라인 속도로 인해 방해를 받습니다. 반면 자동 검사는 처리량을 극대화하고 품질을 높이며 제조 비용을 낮춥니다. 대부분의 제조업체는 반복적인 검사 작업에 적합하기 때문에 센서와 같은 자동화 기계를 사용합니다. 센서는 더 빠르고 객관적이며 지속적으로 작동합니다. 분당 수백 또는 수천 개의 부품을 검사하여보다 일관되고 신뢰할 수 있는 검사 결과를 제공합니다. 시중에 나와 있는 다른 유형의 센서에 비해 비전 센서는 제조업체가 수행할 수 있는 간단한 검사 유형을 크게 ..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) 알파고가 딥러닝 기반 산업 자동화에 대해 생산업계에 알려준 것들 인간의 직관을 흉내내는 딥러닝 알파고는 딥러닝을 통해 바둑을 두는 방법을 학습했습니다. 먼저 이 컴퓨터 시스템에 게임 데이터를 투입해서 기본적인 움직임과 전략을 학습시킨 후 딥러닝을 이용해서 실제 경기 플레이 데이터를 스스로 학습시켰습니다. 알파고는 신경망 두 개로 구동되었는데 하나는 정책 네트워크로 다음 번 수를 선택하고, 다른 하나는 가치 네트워크로 각 위치에서의 경기 승자를 예측합니다. 경기가 진행되면서 알파고의 신경망은 다음번 수는 물론, 최종 승자를 예측하기 위해 조정 및 업데이트됩니다. 각 반복마다 시스템의 성취도가 조금씩 개선되고 셀프 플레이 경기의 품질이 증가하면서 신경망이 점점 더 정교해지고 보다 강한 버전의 알파고로 성장합니다. 이미 널리 알려진 이 알파고와의 경기는 보다 우수한 AI ..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) INDUSTRY 4.0 : 머신비전, 스마트 팩토리, 산업용 사물 인터넷 내용 산업 자동화, loT 장치, 딥 러닝 및 데이터 교환에서 광범위하게 정의 된 새로운 혁신 그룹인 Industry 4.0은 공장 현장에 무수한 이점을 제공하고, 제조 업계에서 가장 논의 되고 있는 주제중 하나입니다. 글로벌 제조업체의 매우 다양한 운영을 감안할 때 인더스트리 4.0의 잠재력은 계속해서 활성화 되고 있고, 공간이 계속 진화하는 동안 머신 비전 기술은 미래의 스마트 제조 기술에 필수적인 요소가 될 것입니다. 예를 들어 딥 러닝 이미지 분석은 머신 비전 이미지 데이터를 활용하여 시스템에 제조 된 제품의 잠재적인 결함을 인식하는 방법을 가르칩니다. 수많은 잠재적인 결함을 설명하기 위해 결함 감지 애플리케이션을 프로그래밍하는 대신, 양호한 제품으로 표시된 일련의 이미지에서 결함 이상을 찾을 수..

티스토리툴바