칫솔 검사

칫솔 헤드의 칫솔모 문제 식별

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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경

칫솔 헤드를 제조하기 위해 나일론 칫솔모 또는 필라멘트사 묶음을 반으로 구부려 헤드에 성형된 구멍으로 삽입한 다음, 금속 스테이플 링으로 제위치에 고정합니다. 솔질의 디자인과 용도에 따라 칫솔모는 다양한 종류의 지름과 단면, 컬러로 제공됩니다. 모든 칫솔모 묶음이 배치된 후, 칫솔모를 다듬어 여러 가지 형태 중 하나로 완성하기 전에 칫솔 헤드 검사를 통해 적절한 배치, 밀도, 컬러를 확인해야 합니다.

많은 소비자 용품처럼 칫솔 헤드에서 칫솔모의 가능한 단면, 밀도, 컬러의 경우에 수가 크게 증가하였습니다. 칫솔은 입에 들어가는 제품이기 때문에 티끌만한 결함도 없어야 합니다. 하지만 결함은 예측하기가 어렵고 가능한 결함의 범위가 방대하기 때문에 기존의 머신비전으로 모두를 감지하도록 프로그래밍하기가 어렵습니다.

코그넥스 딥러닝은 칫솔모 형태, 밀도, 컬러의 조합과 함께 주어진 칫솔 모델에 대해 허용되는 헤드의 샘플 이미지 세트를 사용해 트레이닝됩니다. 칫솔모 검사 중 결함 감지 툴이 검사 중인 칫솔 헤드에서 발견한 모든 문제를 기록하고 추가 공정 및 포장 단계로 이동하기 전에 해당 제품을 거부합니다. 신규 디자인에서의 트레이닝은 새로운 트레이닝 이미지 세트만 필요하며 이 작업은 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.