자동차

용접부 검사

코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴과 분류 툴을 사용하면 용접 심의 결함을 자동으로 검사하고 분류하는 작업이 단순해집니다

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Cognex Deep Learning는 복잡한 표면 질감으로 인해서 기존의 머신 비전 검사가 어려운 피스톤 같은 중요 동력 부분의 무결성을 검사합니다. 피스톤의 용접부는 매우 가변성이 높아서 비정상을 구분하기 어렵습니다. 손실, 과도한 파워 적용, 파워 부족 용접 등 특정 용접 문제는 허용할 수 없습니다. 용접부 중복 등과 같은 다른 비정상적인 상황은 안전 이유 때문에 오히려 바람직합니다. 어두운 부분의 이미지 영역으로 인해 인식이 더 복잡해 집니다. 딥러닝 기반 분석은 수많은 오류 가능성과 조명 난이도에 대해서도 기존 머신 비전 검사 대비 간단하고 강력한 대안을 제공합니다.

Cognex Deep Learning를 사용하면 금속 피스톤 용접부 분석이 간단해 집니다. 엔지니어는 결함 감지 툴의 지도 학습 모드를 통해 중첩 심 용접을 비롯한 모든 용접 이상 현상을 보이는 불량 이미지와 이상 현상이 전혀 없는 양품 이미지에 대해 소프트웨어를 학습시킵니다. 이러한 방식으로 불량의 원인이 되는 모든 문제와 오히려 긍정적인 문제 모두를 결함으로 파악합니다. 검사의 두 번째 부분에서는 엔지니어가 분류 툴을 사용하여 용접 심 결함을 유형별로 분류합니다. 소프트웨어는 지도 학습 중 개발된 모델에 기초해서 특정 결함에 대한 정보를 추출하고 중복 용접부를 자체 범주로 분류합니다. 자동차 제조업체는 결함 감지 툴을 분류 툴과 함께 사용하여, 검사 시스템이 확실히 모든 용접 심을 식별하고 중첩 용접 심을 성공적으로 분류하게 할 수 있습니다.

 

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