전자 부품

카메라 모듈 표면 검사

카메라 렌즈에 표면 결함이 없음을 보장

Camera Module Surface Inspection

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카메라 모듈이 모바일 장치에 설치되기 전 표면 검사를 진행해 렌즈에 외부 물질, 긁힘, 번짐, 먼지가 없음을 확인해야 합니다.

각각의 결함은 그 모양이 상당히 다르게 나타납니다. 지문으로 인한 얼룩은 코팅된 렌즈에 갇힌 먼지 입자와 상당히 다르게 보이며, 유리 표면의 스크래치와 같아 보이지도 않습니다. 또한 렌즈의 반사 표면 및 렌즈 바로 아래의 부품으로부터 굴절된 이미지는 이물질처럼 보일 수도 있습니다. 이와 같은 배경 상의 이물을 실제 결함과 구분하기 위해서는 종종 수작업 검사가 요구되지만, 수작업 검사는 속도가 느리고 비용이 많이 들며, 일관되지 않는 결과를 가져옵니다. 하지만 기존의 규칙 기반 머신비전 시스템으로 프로그래밍하기엔 까다롭기 때문에 광범위한 종류의 결함을 일관되게 식별할 수 없습니다.

코그넥스 딥러닝 결함 감지 툴은 결함 없는 다양한 종류의 렌즈를 트레이닝하여 정상 부품의 전체 범위를 학습합니다. 비지도학습 모드에서 일련의 렌즈를 스캔하면서 수용 가능한 범위를 벗어나는 모든 사항에 플래그를 지정할 뿐만 아니라 거짓 양품을 최소화합니다.

렌즈 결함은 먼지와 기타 입자로 인한 오염, 오일이나 지문의 번짐, 내부 구성품의 오정렬과 같이 구체적인 사유로 인한 특성을 나타내는 경향이 있습니다. 특정 유형의 결함을 식별하거나 결함의 크기를 정확히 측정해야 하는 경우 지도학습 모드를 사용하면 됩니다. 이 모드에서는 사용자가 양호한 부품과 불량한 부품 조합을 트레이닝한 후 결함의 범위를 긁힘, 얼룩, 오염, 기타 등 결함 유형별로 명시하여 라벨을 지정합니다.

이 정보는 업스트림 공정 제어에 사용할 수 있습니다. 특정 긁힘 유형은 머신의 오정렬이나 제조 공정 중 열악한 공기 흐름으로 인한 섬유 조직의 침전으로 인해 발생할 수 있습니다. 문제의 근본 원인을 파악함으로써 제조업체는 빠르게 조치를 취하고 추가적인 불량 부품 제조를 최소화할 수 있습니다.

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