소비자용 제품

키트 처리 검사

부품의 외형에 기초해서 부품을 식별, 갯수 파악, 분류합니다

Kitting Inspection

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형상에서 약간의 변동이 있을 때 자동화된 검사 시스템에 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다. 특정 식별, 갯수 파악, 분류 애플리케이션의 경우 인간 검사자와 기존 머신 비전 솔루션이 적합하지 않습니다. 검사 시스템이 다양한 형태의 물품을 어셈블리 전에 식별, 갯수 파악, 분류해야 하는 여러 키트 처리 애플리케이션이 여기에 해당됩니다.

코그넥스 딥러닝 기반 이미지 분석은 학습 이미지에 기초해서 크기, 형태, 표면 특징 등을 물품에서 구분하는 작업을 일반화할 수 있기 때문에 키트 처리 검사에서 탁월한 성능을 제공합니다. ViDi Blue-Locate 툴은 패키지 내 부품을 식별하고 갯수를 파악합니다. ViDi Green-Classify 툴은 딥러닝 기반 모델을 이용해서 범주별로 물품을 분류합니다. 이러한 모든 요소들이 통합되어 이 정보는 올바른 물품이 여러 부품으로 구성되는 유닛에 포함되도록 보장합니다.

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