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COGNEX

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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 대형 팔레트 코드 판독 창고, 야드, 기타 넓은 저장 공간에서 다량의 제품을 담고 있는 상자 및 팔레트는 이력추적과 배송을 위해 텍스트 코드로 식별됩니다. 코드의 크기가 크기 때문에 멀리서도 보입니다. 또한 잘못 인쇄되고, 부분적으로 가려지거나, 조명이 부족하고 아래쪽 부분이 넓어지거나, 보관 시설 또는 야드 조건에 따라 기타 판독 문제가 발생하기 쉽습니다. 판독 시 오류가 발생하면 상품의 오배송 또는 잘못된 배치로 이어질 수 있습니다. 이러한 팔레트의 크기와 무게를 고려할 때, 팔레트를 재배열하는 작업은 시간과 노력이 많이 들고 그에 따라 배송 지연이 발생할 수 있습니다. 현재까지 그러한 텍스트 코드는 대부분 수작업으로 판독되어 기록됩니다. 기존의 OCR 기술이 이 애플리케이션에 적합한 것으로 보일지 모르지만, 넓은 시야각이..
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VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 인쇄 품질 검사 플라스틱 케이스와 같이 내용물을 볼 수 있는 투명 포장물의 경우는 인쇄 품질과 정확성을 보장하기 위해 포장물에 인쇄된 모든 것을 검사해야 합니다. 전자 또는 기계식 부품처럼 눈에 보이는 내용물은 종종 대비가 높고 명확하지 않은 가장자리와 음영을 포함하는 경우가 있습니다. 특히 로고와 필수 유해 폐기물 안내, 기타 중요한 포장물 정보에 오류가 있을 때 저품질 포장물이 배송되지 않게 하기 위해서는 인쇄 얼룩, 왜곡, 공백을 발견해내야 합니다. 사람의 눈으로도 포장물의 인쇄와 포장 내용물을 구분하기가 어렵습니다. 기존의 머신 비전은 종종 이 작업을 수행하지 못하여, 포장물 인쇄에도 오류를 감지하지 못합니다. 가능한 배경 및 오류의 범위를 감안할 때, 모든 가능성을 예측하고 프로그램하기는 어렵습니다 코그넥스 딥..
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DataMan 475V Series와 DataMan 8072V Series를 이용한 바코드 품질 검사 여러 산업 분야에서 바코드를 이용해서 생산에서부터 판매 지점까지 소비재 패키지 제품 (CPG)을 추적합니다. 인쇄 불량, 대비 부족, 긁힘 및 기타 읽기 어려운 코드가 라벨에 포함되어 있을 수도 있습니다. 공급망 내 패키지 코드 스캔을 실패한다면 큰 문제로 확산되어 생산 라인 속도 저하, 높은 비용이 수반되는 재인쇄, 제품 폐기, 소매유통 환불 등으로 이어질 수 있습니다. 그리고 제품의 안전을 중요시 여기는 여러 산업들은 품질 기준이나 국제기구표준(ISO) 가이드 라인을 반드시 준수해야 합니다. 바코드 검사 장비는 품질을 보장하기 위해 코드의 품질을 평가합니다. 검사 장비는 ISO 표준을 충족하기 위해 캘리브레이션이 필요하고 특정 조명을 사용해야 합니다. 부호 대비, 모듈레이션, 패턴 손상, 디코딩 가능..
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In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 견과류 검사 및 분류 컨베이어 벨트에서 이동하는 껍질을 깐 견과를 식별해 픽 앤 플레이스 로봇으로 피킹해서 올바른 면이 위를 향하게 한 상태로 초콜릿 위에 놓아야 합니다. 식용 견과는 그 모양과 색상, 질감이 매우 다양하며 경계가 불규칙합니다. 또한 깨지기 쉽고 결국에는 컨베이어 벨트 위에서 부서지는 경우가 있어 미학적으로 사용하지 못하게 됩니다. 로봇이 견과를 올바른 방향으로 놓거나, 손상되거나 부서진 견과를 놓을 경우, 그 초콜릿은 생산에서 거부되어야 합니다. 누락된 품목이 있다면 고객 불만족과 브랜드 평판 저하로 이어질 수 있습니다. 견과에 대해 허용되는 모양과 허용되지 않는 조건의 범위가 방대하기 때문에 기존의 머신 비전으로는 두 가지 상태를 정확히 구분하기가 불가능하므로 높은 오차율이 발생하게 됩니다. 코그넥스 딥러..
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In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 종합 초콜릿 상자 품질 검사 제과 초콜릿은 상태와 품질에 엄격한 표준이 적용되는 고비용, 고가치 제품입니다. 각 조각은 움푹 파이거나, 구멍, 긁힘과 같은 물리적 손상의 징후가 없어야 합니다. 한 상자 안의 초콜릿은 모양, 색상, 질감이 다를 수 있습니다. 고퀄리티 종합 상자 안에 초콜릿이 손상되거나 빠진 경우는 심각한 결함으로 간주되며, 소비자 불만족 및 브랜드 손상으로 이어질 수 있습니다. 개별 초콜릿은 패턴이 다르거나 표면이 불규칙할 수 있고 서로 다른 범위의 반사성을 가질 수 있습니다. 종합 상자 안의 어떤 초콜릿이든 어느 위치에서나 손상이 발생할 수 있습니다. 결함 및 결함이 발생한 위치의 범위와 예측 불가능한 특성으로 인해 기존의 머신 비전으로는 가능한 모든 결함을 감지하기가 불가능합니다. 코그넥스 딥러닝은 작고 예측 불..
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In-Sight D900과 VisionPro Deep Learning을 이용한 IV백의 광학 문자 인식 병원 IV 백과 같은 병원 소모품에 인쇄된 문자를 읽고 검사하기 위해서 머신 비전을 사용합니다. 특히 IV백과 같이 주름진 표면 위에 인쇄된 알파벳 및 숫자로 구성된 코드에서 표준 글꼴이 없을 경우, 인지해야 할 후보에 대해 여러 글꼴과 스타일을 비전 시스템에게 광범위하게 학습시켜야 할 수도 있습니다. 레이블 위 또는 포장재 위에 불량하게 인쇄된 문자로 인해서 광학문자인식(OCR)과 관련된 문제가 발생할 수도 있습니다. 코그넥스 딥러닝 OCR 툴은 광학 문자 인식(OCR) 및 검증(OCV)을 이용해 상당히 변형되거나 비뚤어지거나 뚜렷하지 않은 문자를 판독합니다. 사전에 교육된 다중 글꼴 라이브러리는 추가적인 프로그래밍이나 글꼴 학습 없이도 대부분의 텍스트를 인식합니다. 이러한 특성 덕분에 제한적인 개발 ..
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DataMan 150/260 Series를 이용한 수집 라인에서 담배 상자 추적 수집 라인은 속도와 정확성으로 비용 절감 실현이 가능한 대규모 물량이 처리되는 환경입니다. 담배 생산업체에서 도착한 담배 상자는 수작업으로 수집 라인 컨베이어로 적재되어 분류되고 배송을 위해서 팔레트를 적용합니다. 상자 외부에 레이저로 인쇄된 데이터 매트릭스 코드는 담배 제품을 추적하기 위해 사용되지만 수작업으로 이 코드를 스캔하면 너무 느리고 사람의 실수가 발생할 가능성이 너무 높아집니다. 코그넥스 이미지 기반 바코드 리더기는 이 공정에 투입할 수 있는 신뢰도 높은 자동화 솔루션으로 오류를 줄이고 처리량을 증가시킵니다. DataMan 262X 이미지 기반 바코드 리더기는 방향에 무관하게 담배 상자 코드를 읽고 판독 불량이 발생할 경우에만 벨트를 중단시킵니다. 각 스캔별로 빨간색 표시등과 녹색 표시등으로..
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COGNEX(코그넥스) 중저가용 휴대형 바코드 리더기 내용 난이도가 가장 높은 생산 및 물류 애플리케이션들 중 일부에서는 평평하고 반사율이 매우 높은 표면에 형성된 직접 부품 표시(DPM) 코드를 판독해야 합니다. 이 작업을 위해서는 강력한 바코드 판독 성능이 필요합니다. 최고의 바코드 판독 솔루션은 최신 특허 기술과 첨단 조명 및 광학 기술, 빠른 판독 속도, 쉬운 사용을 저렴한 가격으로 제공해야 합니다. DataMan8070 시리즈 휴대형 바코드 리더기는 고객에게 합리적인 비용으로 높은 성능을 제공합니다. DataMan8072DL은 자동차, 항공우주, 의료 기기 산업 등에서 보편적으로 찾아볼 수 있는 평평하고 반사가 심한 표면에 표시된 코드에 대해 완전히 새로운 차원으로 기준을 끌어 올렸습니다. DataMan8072ER은 보다 큰 범위에서 DPM 코드에..
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..
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In-Sight D900과 VisionProDeepLearning을 이용한 캐스트 광학 문자 인식(OCR) 전기차(EV)모터는 일반적으로 알루미늄 소재의 다이 캐스트 하우징으로 제작됩니다. 각 하우징에는 식별 코드가 표시되어 있으며, 일반적으로 캐스트 하우징 자체에 글자와 숫자가 양각되어 있습니다. 하우징과 동일 재료로 되어 있는 이 레터링은 대비가 극히 낮습니다. 이 식별 코드는 조립 시설과 공급망 전체에서 추적 성능을 보장하기 위해 필수적입니다. 즉, 이 코드는 다른 모든 기록과 연결됩니다. 불확실한 부품이 존재할 경우 라인을 중단하고 검사자가 직접 코드를 확인해야 하기 때문에 코드를 정확히 식별하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 일이 교대조마다 여러 번 발생하면 커다란 지연이 발생하고 비용이 증가하게 됩니다. 전통적인 룰 베이스 OCR 툴은 일반적으로 최대 99%의 판독률을 제공합니다. 일부 애플리케이션..

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