외관 결함 검사
난이도 높은 패키지 표면 결함 포착
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In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동
딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경
소비재 제품 패키지의 외형 또는 표면 결함을 처리할 때 가장 큰 난제 중 하나는 폼 형성 공정에서 발생하는 동적 결함입니다. 패임, 긁힘, 얼룩 등의 전형적인 결함은 생산 초기에는 부품의 표면 질감으로 인해 구분이 어려울 수도 있습니다. 이런 결함은 생산 공정 후반의 특정 조명 조건 하에서만 발견 가능합니다. 뒤늦은 결정과 실수로 인해 불량품을 생산한다면, 그 손해는 엄청날 것입니다. 해당 검사는 불량으로 인한 고객 불만 뿐만 아니라 리콜로 이어질 수 있는 산업 분야에서 매우 중요합니다.
기존 비전 시스템으론 라벨, 색상 변화, 긁힘, 갈라짐, 인쇄 중복, 포장 과대, 포장 불량 등의 복잡한 외형 패키지 결함을 놓칠 수도 있습니다. 예상할 수 없는 결함이나 변화는 육안 검사자가 쉽게 구분할 수 있지만, 룰 베이스 기반 머신 비전 알고리즘으로 프로그래밍하기는 매우 어렵습니다.
코그넥스 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어는 울퉁불퉁하고 질감이 거친 금속 표면 상의 결함을 육안 검사자 수준의 신뢰도와 컴퓨터 시스템의 속도로 검사할 수 있습니다. 이 결함 검사 툴은 이미지 품질이 낮을 때에도 이미지 학습을 통해 부품의 형상과 질감에 대한 신뢰도 높은 모델을 형성함으로써 표준 조명으로 밀도가 낮은 부품 상의 결함을 포착합니다. 이 툴은 표면 질감에서의 변화를 비정상으로 파악하고 분류 툴을 이용해 발견 또는 긁힘으로 구분할 수 있습니다.
