자동차

피피피스톤 링 검사

코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴을 사용하면 텍스처가 있는 금속 표면의 결함을 자동으로 감지하고 특정하는 작업이 단순해집니다.

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피스톤의 압력 링은 연소실 밀봉, 오일 소비 조절 등 왕복 기관에서 몇 가지 역할을 수행합니다. 압축 링 상의 결함은 피스톤의 표면이 빛을 강하게 반사하는 금속 표면이기 때문에 감지가 어렵습니다. 피스톤은 실린더 형상 때문에 이미지에서 흐릿하거나 초점이 맞지 않은 상태로 나타납니다. 생산 공정 중 금속 표면 질감 위에 정상 범주 내의 변동이 발생할 수 있는데 녹이나 백색 지점, 심지어 표면 균열이나 갈라짐 등과 같은 일부 결함은 정상적인 상태로 간주됩니다. 그러나 피스톤의 성능에 영향을 주고 실린더 내 압축 수준을 저하시킬 수 있는 긴 모양의 스크래치는 피해야 할 결함에 해당됩니다. 검사 시스템은 압축 링 표면 위의 정상 범주 내의 변동과 중요하지 않은 결함은 허용하고 긴 모양의 스크래치를 식별할 수 있어야 합니다.

규칙 기반 알고리즘에 이 정도로 복잡한 검사를 프로그래밍하려면 복잡한 결함 라이브러리가 필요합니다. 사람이 직접 수행하는 검사는 유연성은 뛰어나지만 너무 느립니다. Cognex Deep Learning는 효과적인 검사 솔루션을 제공함으로써 사소한 변화도 파악하는 인간의 능력과 자동화된 시스템의 신뢰성, 일관성, 속도를 결합합니다. 엔지니어는 코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴의 지도 학습 모드를 통해 이미 확보된 대표적인 양품 및 불량 압축 링 이미지 모음으로 딥러닝 기반 소프트웨어를 학습시킵니다. 기술자는 녹슨 부분과 작은 균열을 포함해서 정상적인 변동과 허용 가능한 결함과 함께 긴 모양의 스크래치가 발생한 알려진 ‘불합격’ 이미지를 표시합니다. Cognex Deep Learning는 이러한 이미지에 기초해서 피스톤의 자연스러운 형상과 표면 질감뿐 아니라 스크래치의 일반적인 형상을 학습합니다. 추가 예제를 반영하고 시스템 최적화를 지원하기 위해 검증 테스트 동안 학습 집합에 이미지를 추가할 수 있습니다. 매개 변수는 학습한 모델이 올바로 길게 형성된 스크래치가 있는 모든 이미지를 정확하게 감지하고 분류할 때까지 학습 과정과 검증 기간 중에 지속적으로 조정됩니다. 소프트웨어는 실행 중에 부적절한 변동을 인지하고 무시하도록 학습함으로써 길게 형성된 스크래치가 있는 이미지를 결함으로 분류합니다.

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