Consumer Products

소비자용 제품

나무 표면 검사

최종 절단된 목재판의 품질 문제를 식별

롤링 컨베이어에서 검사 중인 나무 판자

관련 제품

In-Sight D900

In-Sight D900

In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동

VisionPro ViDi Product Tile

VisionPro Deep Learning

딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경

현대의 제재소 또는 목재창은 하루에 원목을 수백만 개의 목재판으로 가공처리하는 컴퓨터 제어식 기업입니다. 최초 절단 및 트림 후 목재를 인공 또는 공기중에 건조시킨 다음, 대패질을 거쳐 최종 크기로 절단합니다. 목재는 품질에 따라 정밀하게 등급이 지정됩니다. 조각, 균열, 기타 결점 등 최종 절단에서 결함의 수와 위치에 따라 목재 등급이 결정되고 그에 따라 최종가가 정해집니다.

천연 제품인 목재는 인공 물질보다 변하기 쉽고, 이 때문에 나무 표면 검사는 까다로운 작업이 됩니다. 가능한 모든 결함과 목재 패턴을 프로그래밍하기는 불가능하기 때문에 기존의 머신비전은 목재 등급 육안 검사에서 사용이 제한적입니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝은 톱의 절단으로 드러나는 가능한 여러 목재 결함의 이미지에서 트레이닝됩니다. 그런 다음 분류 툴이 다양한 종류의 목재 결함을 식별하여 구분하는 동시에, 광범위한 패턴, 질감, 컬러 변화를 수용합니다.

잘못된 절단, 최초 목재의 불량한 품질 등 목재 품질 문제는 공급망으로 거슬러 올라가는 문제를 나타냅니다. 코그넥스 딥러닝은 톱날의 가능한 문제를 나타내는, 절단에서 경미한 변화도 감지할 수 있을 정도로 섬세한 솔루션입니다. 목재의 등급을 다시 지정해야 할 정도로 절단면이 고르지 못하게 되는 지점까지 톱날의 품질 저하가 나타나기 전에 톱날을 조정하거나 교체할 수 있습니다.

 

결함 있는 목재판을 확인 중인 비전 시스템

 

주요 Cognex 제품

제품 지원 및 교육 신청

MyCognex 가입

질문이 있으십니까?

전 세계 어디에서든 코그넥스 담당자들이 여러분의 비전과 산업용 바코드 판독 관련 문제를 지원합니다.

연락처
Loading...