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조명

코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) USB 커넥터 검사 내용 스마트폰에서 데이터를 충전하고 전송하려면 USB 커넥터가 필요합니다. 이 커넥터는 일반적으로 OEM 제품이며 설치를 위해 확인하기 전에 모든면을 검사해야 합니다. 커넥너는 전원 및 데이터 접점, 차폐 및 일부 형태의 마운트 커넥터로 구성됩니다. 이러한 USB 커넥터는 화상, 미 성형, 먼지, 스크래치 및 이동을 포함한 다양한 결함을 모든면에서 보여줄 수 있습니다. 커넥터의 작동 끝 부분에서 거의 눈에 띄지 않는 작은 결함은 케이블이 얼마나 잘 연결되는지, 얼마나 단단히 고정되어 있는지, 다시 제거하기 쉬운 지에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 커넥터는 전화기의 수명 동안 작동해야 합니다. Cognex Deep Learning의 결함 감지 도구는 기능적으로 중요한 모양 변화와 기능적 영향이 없는..
코그넥스/In-Sight
COGNEX(코그넥스) 비전 시스템 구성 요소 소개 내용 머신 비전에 대한 비즈니스 요구는 어려운 결정이 아닐 수 있지만 머신 비전 플랫폼에 대한 올바른 구성 요소를 선택하는 것은 가능합니다. 적합한 머신 비전 플랫폼을 선택하는 것은 일반적으로 개발 환경, 기능, 아키텍처 및 비용을 포함한 애플리케이션의 요구 사항에 따라 달라집니다. 머신 비전 구현 플랫폼은 PC 기반 시스템, 3D 및 다중 카메라 2D 애플리케이션용으로 설계된 비전 컨트롤러, 독립형 비전 시스템, 단순 비전 센서 및 이미지 기반 바코드 판독기를 포함하여 다양할 수 있습니다. 그리고 조명 모듈, 센서 및 프로세서와 같은 대부분의 머신 비전 하드웨어 구성 요소는 상용 기성품(COTS)으로 제공됩니다. 특징 1. 조명 검사중인 부품을 조명하여 기능을 돋보이게하여 카메라로 명확하게 볼 수 있습..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) 변동성이라는 과제 내용 기존의 머신비전 시스템은 일관적이며 규칙적으로 제조된 부품에서 안정적으로 작동했습니다. 머신비전 시스템은 육안 검사보다 비용적인 면에서 효과적인 단계별 필터링과 규칙 기반 알고리즘을 통해 작동합니다. 하지만 예외가 늘어나고 결함 라이브러리의 규모가 혹장되면 알고리즘을 다루기가 힘들어집니다. 최종 조립 검증과 같은 특정한 기존의 머신 비전 검사는 머신으로 구분하기 어려운 여러 변수(조명, 색상 변화, 곡률, 시야 등) 때문에 프로그래밍하기가 매우 까다롭습니다. 머신 비전 시스은 배율, 회전, 배치 왜곡으로 인한 부품 외관상의 변화는 검사할 수 있지만, 복잡한 표면 텍스처와 이미지 품질 문제가 개입되는 경우 까다로운 검사를 필요로 합니다. 머신비전 시스템은 시각적으로 매우 유사한 부품 간의 변동성과 편..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) 머신 비전의 구성 요소 내용 머신 비전 시스템의 주요 구성 요소로는 조명, 렌즈, 이미지 센서, 비전 프로세싱, 통신이 있습니다. 조명은 카메라를 통해 그 기능을 분명히 나타낼 수 있도록 부각시키면서 검사되어야 할 부분을 비춥니다. 렌즈는 이미지를 캡처하여 빛의 형태로 센서에 나타냅니다. 머신 비전 카메라의 센서는 이 빛을 디지털 이미지로 변환한 다음 분석을 위해 프로세서로 전송합니다. 비전 프로세싱은 이미지를 검토하고 필요한 정보를 추출하고, 필수 검사를 실행하여, 결정을 내리는 알고리즘으로 구성됩니다. 마지막으로, 정보를 기록하거나 사용하는 직렬 연결을 통해 장치로 전송되는 데이터 또는 이산 I/O 신호로서 통신이 완료 됩니다. 조명 모듈, 센서, 프로세서와 같은, 대부분의 머신 비전 하드웨어 구성 요소는 상업용 기성품(C..

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