실린더 검사
코그넥스 딥러닝을 통해 실린더형 EV 배터리의 표면에서 결함을 찾아낼 수 있습니다.
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In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동
A breakthrough in complex inspection, part location, classification, and OCR
실린더 배터리의 금속 케이스에 비닐 코팅을 하기 전 표면 결함을 검사해야 합니다. 이 때 검사 시스템은 배터리 케이스 표면의 정상 범주에 해당하는 변형과 중요하지 않은 결함은 허용하면서도 심각한 스크래치를 식별할 수 있어야 합니다. 각 결함은 크기와 형태가 다양하기 때문에 전통적인 룰 베이스 비전 알고리즘으로 검사 방식을 프로그래밍할 경우 효율성이 저하됩니다. 또한 배터리는 실린더 형태이기 때문에 이미지 상 흐릿하거나 초점이 맞지 않은 상태로 표현되어 검사가 복잡해집니다.
대규모 처리 작업 단위별로 보다 우수한 검사 정밀도를 원하는 생산업체들이 공장 자동화에 최적화된 최초의 딥러닝 기반 소프트웨어인 Cognex Deep Learning를 사용하기 시작했습니다. Cognex Deep Learning는 사소한 변화까지 파악 가능한 인간의 능력과 자동화된 시스템의 신뢰성, 일관성 및 속도를 결합한 효과적인 검사 솔루션입니다. 코그넥스 산업용 카메라(CIC)를 이용하는 Cognex Deep Learning 소프트웨어는 관련이 없는 변형은 무시하면서 실린더형 배터리 측면, 위쪽, 바닥면의 표면 결함과 문제를 찾아냅니다. Cognex Deep Learning는 손상된 배터리 케이스만 성공적으로 파악함으로써 생산업체의 검사 정밀도 증가는 물론 폐기물 감소를 실현합니다.
