소비자용 제품

외형 결함 검사

난이도 높은 표면의 예측 불가능한 결함을 감지합니다

Cosmetic Defect Inspection

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소비자용 포장 상품에서 표면 결함을 처리할 때 가장 큰 난제들 중 하나는 폼 형성 공정에서 발생하는 동적인 결함입니다. 패임, 긁힘, 얼룩 등의 전형적인 결함은 생산 초기에 부품의 표면 질감으로 인해 구분이 어려울 수도 있습니다. 이런 결함은 생산 공정 후반의 특정 조명 조건 하에서만 발견됩니다. 뒤늦은 결정으로 인한 비용과 실수로 불량품으로 결정함으로써 발생하는 손해는 엄청난 타격이 됩니다. 검사 시스템은 제품의 성능에 영향을 주지 않는 정상적인 변동 범위와 특정 외형적 문제는 무시할 수 있어야 합니다. 기존의 규칙 기반 비전 알고리즘은 종종 이 미묘한 차이를 감지하기가 어려웠습니다.

코그넥스 ViDi 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어는 울퉁불퉁하고 질감이 거친 금속 표면 상의 결함을 인간 검사자 수준의 신뢰도와 컴퓨터화된 시스템의 속도로 검사할 수 있습니다. ViDi Red-Analyze 툴은 이미지 품질이 낮을 때에도 이미지 학습을 통해 부품의 형상과 질감에 대한 신뢰도 높은 모델을 형성함으로써 표준 조명으로 밀도가 낮은 재질 상의 결함을 포착합니다. 여기에서부터 ViDi는 표면 질감에서의 변동을 비정상으로 파악하고 타격 또는 긁힘으로 구분할 수 있습니다.

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