자동차

트림 최종 어셈블리 검증

코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴은 복잡한 배경에서도 각 부품의 유무와 배치를 확인합니다.

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최종 어셈블리 검증에 관련된 다양한 트림의 구성 부분들로 인해 전통적인 머신 비전 검사에서는 복잡성이 크게 증가합니다. 사람이 수행하는 검사는 배선 밴드와 금속 하우징 같은 모든 부분들이 존재하는지 여부 및 올바로 조립되었는지 검사합니다. 이 때 미묘한 조명 변화로 밴드가 올바른 하우징에 있는지 구분하기 어려울 수도 있습니다. 사람이 수행할 때에는 배선 밴드 식별이 능숙하게 처리될 수 있지만 느리고 일관성이 떨어집니다. Cognex Deep Learning는 딥 러닝 이미지 분석을 이용해서 트림 피스 최종 마무리 형상을 학습하고 사람이 검사할 때와 같은 정확성과 자동화된 시스템의 속도와 신뢰성으로 작업을 수행합니다.

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검사 담당자는 코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴의 지도 학습 모드를 통해 와이어가 누락된 트림의 불량 이미지와 와이어가 있는 양품 이미지를 시스템에 학습시켜 온전한 트림의 참조 모델을 생성합니다. Cognex Deep Learning는 이 모델을 이용해서 최종 검사에서 배선 밴드가 없는 트림 피스를 비정상적이고 결함이 있는 부품으로 판단하고 불합격시킵니다.

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