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In-Sight D900으로 인라인 검사를 자동화할 수 있는 3가지 이유 |

In-Sight D900 deep learning vision system

일반적인 생산 프로세스의 많은 단계에서 여러 가지 이유로 검사를 진행하지 않는 경우가 있습니다. 인라인 프로세스 중에는 검사가 지나치게 복잡하거나 프로그램화하기엔 까다로워 자동화가 어려운 경우가 있을 수 있습니다. 또는 검사 시 육안검사자 수준의 인지 능력과 전문성 및 판단이 필요한 경우도 있을 수 있습니다.

이유가 무엇이든, 제품을 검사하지 않을 경우, 제조업체는 제품 리콜, 효율성 저하, 재작업 및 기타 부정적인 결과에 노출되어 이윤 증가에 역풍이 불 수도 있습니다.

제품 리콜이 발생하면 기업은 최저 약 1천만 달러부터 1억 달러 또는 그 이상을 지불해야 할 수 있고, 더 심하게는 브랜드 명성 하락과 혁신 둔화라는 치명적인 결과에 노출될 수 있다고 하버드 비즈니스 스쿨의 Ariel D. Stern 교수는 말합니다. 2016년에는 자동차 업계 전반에 걸쳐 리콜로 인해 약 220억 달러의 비용이 발생했습니다.

제품 공정 검사를 하지 않는 경우 제조업체와 브랜드 회사가 지불해야 하는 비용은 너무나도 막대합니다.

우리는 공장 자동화 관련 고객으로부터 In-Sight 플랫폼에 딥러닝 기술을 추가한다면 이러한 인라인 검사의 어려움을 해결하는데 도움이 될 것 같다는 피드백을 지속적으로 받았습니다.

인라인 검사를 자동화하고 검사 종류를 확장할 수 있도록 설계된 최신 In-Sight 비전 시스템 D900 으로 고객들은 더 이상 망설일 필요가 없게 되었습니다.

In-Sight D900은 딥러닝 검사 기능이 내장된최초의 비전 시스템으로, 프로그래머가 아니더라도 인공지능(AI)이 가져오는혜택을 누릴 수 있게 되었습니다. In-Sight ViDi 소프트웨어로 실행되는 In-Sight D900은 PC 없이도 가장 어려운 OCR, 조립 검증 및 결함 감지 애플리케이션을 해결할 수 있습니다. 뛰어난 성능과 접근 용이성, 사용 편의성이 결합된 In-Sight D900으로 제조업체들은 이전에는 검사가 불가했던 제품에 대해 빠르고 안정적이면서도 정확한 검사를 진행할 수 있게 되었습니다.

In-Sight D900은 다음의 세 가지 측면에서 자동차, 패키지, 전자 및 식음료 업계 전반의 제조업체와 자동화 엔지니어에게 도움이 됩니다.

1. 구축 및 배포가 쉬운 애플리케이션

In-Sight D900은 직관적인 In-Sight 스프레드시트 인터페이스를 활용하는 In-Sight ViDi 소프트웨어가 내장되어 있어, 프로그래밍 없이도 딥러닝 애플리케이션을 신속하게 설정하고 실행할 수 있습니다. In-Sight 사용자에게 있어 이는 이미 익숙한 프로그래밍 환경입니다.

In-Sight를 처음 사용하는 사용자에게 스프레드시트는 완벽한 I/O 및 통신 기능 세트를 제공해 애플리케이션 개발을 단순화하고 공장 통합을 최적화할 수 있도록 돕습니다. 또한 작업 시 코그넥스의 전통적인 룰 베이스 기반 비전 툴(PatMax Redline 등)에 딥러닝 툴을 결합할 수 있도록 하여 보다 빠른 배포를 가능하게 합니다.

In-Sight ViDi 역시 다른 딥러닝 솔루션에 비해 훨씬 적은 양의 이미지 세트를 요구하며, 트레이닝 및 검증 시간이 짧습니다. 그 결과, In-Sight D900를 통한 애플리케이션 설치, 학습 및 배포가 빠르고 쉽습니다.

2. 뛰어난 성능의 스마트 카메라 비전 시스템에 딥러닝이 내장되어 있습니다.

지금까지는 공장 자동화 검사에 딥러닝을 적용하기 위해선 VisionPro ViDi 또는 오픈 소스 프레임워크와 같은 딥러닝 소프트웨어를 PC에서 실행한 후 GigE카메라에 연결해야 했기에, 검사 라인에 딥러닝 솔루션을 추가하기가 까다로웠습니다.

이와 반대로, 애플리케이션 생성 후 딥러닝 모델이 학습되면 PC없이도 검사 라인 상의 In-Sight D900에 바로 배포됩니다. 그 이유는 생산 라인 속도에 맞춰 복잡한 딥러닝 애플리케이션을 해결하기 위해 특별히 설계된 인터페이스 엔진이 D900에 내장되어 있기 때문입니다. 또한, 다른 In-Sight 비전 시스템과 마찬가지로 모듈화 성능이 뛰어나며 IP67 등급을 보장하고, 애플리케이션별 요구 사항을 충족시킬 수 있도록 교체 가능한 조명, 렌즈, 필터, 커버 등을 제공합니다.

3. 가장 까다로운 인라인 검사 자동화 및 확장 가능

In-Sight ViDi 소프트웨어가 내장된 In-Sight D900 비전 시스템은 결함 감지, 까다로운 OCR 및 조립 검증 시 특히 그 진가를 발휘합니다. ViDi Detect, ViDi Read 및 ViDi Check라는 3가지 신규 검사 툴을 장착한 이 딥러닝 솔루션은 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 육안으로 결함 여부를 판단하기 어려운 복잡한 부품 및 표면에는 ViDi Detect 툴이 이상적입니다.

한 장의 이미지에서 복잡한 특징과 물체를 정확하게 감지하고, 제품의 위치를 토대로 사용자가 정의한 레이아웃 안에서 부품과 키트가 올바르게 조립되었는지 확인합니다. OCR의 경우, 조명과 대비 환경이 훌륭하다면 머신비전으로도 코드를 잘 판독할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 반면, 딥러닝은 가장 열악한 환경에서도 대부분의 코드를 판독할 수 있습니다. 코드 형태가 잘못되었거나, 왜곡되었거나, 잘못 새겨져 있거나, 표면이 반사되는 열악한 조명 환경에서도 딥러닝으로 코드를 판독할 수 있습니다.

결론

In-Sight D900은 PC에 연결하지 않고도 제조 라인에서 바로 딥러닝 검사를 시작할 수 있는 최초의 강력한 스마트 비전 시스템입니다. 딥러닝은 오랜 기간 동안 학문적 이론이자 대기업을 위한 것이라고 여겨졌습니다. 하지만 이제, 자동화 엔지니어와 품질 관리자들도 이 기술을 공장 현장에 바로 적용할 수 있게 되었습니다.

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