캡슐 세제 결함 검사
캡슐형 세제의 모양이 올바르고 결함이 없음을 확인
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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경
In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동
식기세척기 및 세탁기 세제가 캡슐형으로 포장되는 사례가 점점 늘고 있으며, 어떤 경우는 별도의 성분과 함께 독특한 브랜드 디자인으로 되어 있습니다. 농축 액상 세제가 들어 있는 각 캡슐에 긁힘, 구멍 또는 막이나 필름에 그 밖의 손상이 없는지 검사해야 합니다. 또한 각 캡슐의 모양, 크기가 올바르고 변형이 없는지도 점검해야 합니다. 적절한 내용물 및 배치도 확인해야 합니다. 두 가지 액체를 분리하는 막이 손상되면 액체가 섞일 수 있습니다.
캡슐의 외부 막이 손상되면 배송 중 또는 구매 후 잠재적으로 독성 또는 부식성을 가진 내용물이 유출될 수 있습니다. 캡슐이 변형되면 식기세척기 또는 세탁기의 세제통에 맞지 않을 수 있습니다. 그리고 조기에 성분이 혼합되면 세척력이 떨어질 수 있습니다. 모든 결점, 특히 세심하게 디자인된 컬러풀한 내용물의 배열이 손상되면 브랜드 이미지가 실추될 수 있습니다.
막의 결함은 알아보기 힘들 수 있고 기존의 머신 비전으로 복잡한 내용물에서 결함을 감지하기가 어렵습니다. 내부 내용물의 크기, 모양, 배열에서 발생할 수 있는 결함이 매우 다양하므로 기존의 머신 비전이 이러한 결함을 감지하도록 프로그래밍하기가 불가능합니다. 캡슐은 종종 랙에서 다수의 수량이 검사되므로 결함 감지의 난이도가 높습니다.
코그넥스 딥러닝은 대량의 빠른 속도로 포장된 작은 물품의 외관상의 결점을 감지하는 데 이상적인 솔루션입니다. 결함 감지 툴은 결함이 없는 세제 캡슐의 작은 이미지 세트를 사용해 트레이닝합니다. 그런 다음 결함 감지 툴이 주변 필름, 실제 크기와 모양, 내부 성분 등 이상이 있는 캡슐을 식별합니다.
새로운 캡슐 디자인이 생산되면, 결함 감지 툴이 새로운 디자인의 이미지 세트를 다시 트레이닝하므로 커다란 가동 중단 없이 툴을 빠르게 배포할 수 있습니다.
소비자는 밀봉이 손상되지 않고 내용물의 배열과 모양이 올바른 캡슐 세제를 받게 됩니다.
