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COGNEX

코그넥스/3D변위센서
COGNEX(코그넥스) 빠르고 정확하며 직관적인 패키지 치수 측정 기술 내용 전자 상거래와 물류 산업에서 공간 최적화 전략 및 크기 기반 가격 설정 모델의 일부로서 상품 포장의 크기를 측정하는 작업이 점점 더 중요해지고 있습니다. 귀중한 공간을 절약하고 비용을 줄이기 위해 배송 시 특정 포장 상자 옵션만을 사용하도록 강제되는 경우도 많은데, 이 회사들은 자동화된 치수 측정 솔루션을 이용해서 많은 시간이 소요되고 종종 부정확한 수작업 측정을 피하고 있습니다. 이런 모든 장점을 제공하기 위해 치수 측정 시스템은 높은 정밀도와 속도로 일정한 형태는 물론 불규칙한 형태의 물체의 크기를 모두 측정하기 위한 2D 검사 기능과 결합된 특허 받은 3D 기술이 필요합니다. 이 시스템은 불규칙한 이전, 빠른 변경 속도, 곡면 형태의 컨베이어 벨트로 인한 영향을 받지 않아야 하며 난이도가 높은..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) 공장자동화를 위한 딥 러닝 내용 주머니 속의 휴대 전화에서 자율 주행 자동차의 현실에 이르기까지 소비자 경제는 딥 러닝의 신경망의 힘을 활용하기 시작했습니다. 딥 러닝은 우리가 모바일 및 웨어러블 장치에서 사용하는 음성, 텍스트 및 얼굴 인식의 기초 기술로 부상했으며 현재 의료 진단에서 인터넷 보안, 패턴 예측 및 확인을 위한 다른 많은 응용 프로그램에서 사용되기 시작했습니다. 중요한 비즈니스 결정을 할 때 동일한 기술은 이제 품질 검사 및 기타 판단 기반 사용을 위한 고급 제조 관행으로 마이그레이션되고 있습니다. 본질적으로 딥 러닝은 기계가 인간에게 자연스럽게 오는 일, 즉 모범을 통해 배우도록 가르칩니다. 새롭고 저렴한 하드웨어 덕분에 인간 두뇌의 뉴런 네트워크를 모방한 생체 영감을 받은 다층 "심층" 신경망을 구현하는 것이 ..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) 머신 비전 애플리케이션 내용 가장 단순한 조립 검증이든 복잡한 3D 로봇 빈 선택이든, 일반적이든 모든 머신 비전 애플리케이션의 단계는 카메라의 시야에서 관심있는 기능이나 물체를 찾기 위한 유형 일치 기술입니다. 관심 물체를 찾는 것은 종종 성공하거나 실패를 결정합니다. 유형 일치 소프트웨어 도구가 이미지 내에서 부품을 정확하게 찾을 수 없는 경우, 부품을 안내, 식별, 검사, 계산, 측정할 수 없습니다. 부품을 찾는 것이 간단해 보이지만, 실제 생산 환경에서의 그 외관의 차이로 인해 해당 단계가 매우 어려워 질 수 있습니다. 비전 시스템은 유형을 기준으로 부품을 인식하도록 훈련되어 있지만, 가장 엄격하게 통제되는 프로세스에서도 부품의 외형에 약간의 변형이 허용됩니다. 정확하고, 신뢰할 수 있으며, 반복 가능한 결과를 얻으려면..
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..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) 딥러닝으로 방사선 전문의가 코로나 19 또는 폐렴의 이미지 식별 내용 세계 보건기구에서 코로나19로 명명한 이 코로나 바이러스 질병은 SARS-CoV-2(심각한 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스2)로 알려진 새로운 코로나 바이러스 클래스에 의해 발생합니다. 바이러스를 초기 단계에서 탐지한 다음 결리를 통해 감염자를 격리하여 질병의 확산을 방지하는 것입니다. 비 인두 면봉을 이용한 실시간 역전사중합 효소 연쇄 반응 검사는 체내 RNA 수치를 측정하여 가장 정확한 코로나19 진단에 사용되었습니다. VisionPro 딥러닝(DL) 소프트웨어를 흉부 X-레이를 분석하여 코로나 바이러스를 감지하는 문제에 적용하여 긍적적인 결과를 얻었습니다. 그리고 VisonPro DL 소프트웨어를 적용하여 CT 스캔에서 코로나19 징후를 식별하는 효과를 비교합니다. ​ 특징 1. X-레이,..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) INDUSTRY 4.0 머신 비전 혁신 내용 Cognex는 머신 비전 시스템 애플리케이션이 공급망을 가속화하고 기존 비전 사용자들과 새로운 사용자들 모두가 Industry 4.0 환경에 적응할 수 있도록 지원합니다. Cognex는 Indystry 4.0과 관련된 여러 생산성 측면의 장점을 제공할 수는 제품에 투자하고 있습니다. 특징 1. 범용 통신 기능 Cognex는 다른 주요 자동화 공급업체와는 다르게 전적으로 검사, 유도, 측정, 식별 등을 비전에만 집중함으로써 특정 통신 인프라 구축을 위한 투자 없이도 사업을 수행할 수 있도록 합니다. 그리고 EtherNet/IP, PROFINET, Modbus/TCP, SLMP, CCLink, POWERLINK, OPC-DA, TCP/IP, SMTP, FTP와 같은 다양한 프로토콜을 지원합니다. Cog..
코그넥스/딥러닝
COGNEX(코그넥스) 에어백 검사 내용 승객의 안전을 보장해야 하는 에어백은 엄격한 품질 기준이 요구됩니다. 자동차 제조업체는 안전에 중요한 모든 구성품을 수시로 확인하여 품질을 보장하고 보증 비용과 리콜을 줄여야 합니다. 이는 에어백의 경우에 특히 더 중요하며, 오작동으로 이어질 수 있는 구멍, 찢어짐과 이음매 및 박음질 문제를 검사해야 합니다. 이러한 유형의 품질 문제는 수동 검사 시 자주 누락되거나 감지하기 어려울 수 있습니다. 게다가 에어백의 복잡한 직물 표면 때문에 기존 머신 비전 시스템으로 프로그래밍하기도 쉽지 않습니다. 직물 패턴은 매우 복잡할 수 있으며 직물의 신축성, 실 두께와 사소하고 수많은 허용 가능 변형으로 인해 에어백의 외관은 많은 차이를 보입니다. 모든 결함을 명확하게 찾기가 너무 복잡하고 많은 시간이 소요되는 ..
코그넥스/In-Sight
COGNE(코그넥스) In-Sight 9902L 라인 스캔 비전 시스템 In-Sight 9902L In-Sight 9902L 기능 In-Sight 9902L 2K 라인 스캔 스마트 카메라는 대형, 실린더형 또는 지속적 이동형 물체를 세부적으로 검사하기에 이상적인 독립적 고해상도 비전 시스템입니다. 라인 당 2,000 픽셀로 구성되는 라인 16,000개를 획득함으로써 가장 작은 특징도 결함도 감지하기 위해 사용할 수 있는 32MP 이미지를 생성합니다. 각 픽셀은 초당 67,000 개 라인을 획득함으로써 가장 바른 생산 라인에도 대응할 수 있고, 이 독립 실행형 비전 시스템은 한 번에 대상 부품의 일부 이지만 획득하기 때문에 시야나 장착 공간이 제한된 장소에 설치해야 할 때 이상적입니다. In-Sight 9902L의 특징 1. 유일한 독립형 라인 스캔 시스템 In-Sight 9..
코그넥스/DataMan
COGNEX( 코그넥스) DATAMAN ESD 안전 바코드 리더기 DATAMAN ESD 안전 바코드 리더기 DATAMAN ESD 안전 바코드 리더기 두 개의 물체 사이에서 급격한 정전기가 흐르는 정전기 방전(ESD)은 전자 기기를 손상시키고 인화성 환경에서 폭발이나 화재를 일으킬 수 있으며 데이터 손실을 유발할 수 있습니다. 재를 일으킬 수 있으며 데이터 손실을 유발할 수 있습니다. Cognex® DataMan® ESD 안전 휴대형 및 고정형 바코드 리더기 제품 라인은 ESDS인 부품에 대한 손상을 방지하기 위해 모든 인클로저 부품에는 ESD 안전 플라스틱을 적용하고 모든 광학 부품에 대해 정전기 차단 코팅을 적용한 가장 폭넓은 산업용 바코드 리더기 제품군입니다. Cognex ESD 안전 바코드 리더기는 IED 61340-5-1:2016에 의거해서 ESD 안전 요구 사..
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..

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