전자산업

COI를 사용한 다중 표면 검사 및 분류

여러 표면의 결함 유무를 검사하여 분류

Multi-surface inspection and classification with COI

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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경

현재 전자산업에서 대부분 제조 공정이 자동화로 이루어지는 반면, 몇몇 결함은 명백하지가 않고 특정 각도에서만 나타나는 경우가 있습니다. 빈번한 생산 라인의 변경은 새로운 비전 애플리케이션의 개발을 매우 까다롭게 만듭니다. 즉, 모바일 기기와 같이 조립된 가전제품에서의 결함 검사 시 여전히 수작업이 필요함을 의미합니다. 또한 수작업 검사는 검사자마다 결과가 다르고 가전제품 산업에서 요구되는 외관 결함 검사의 수에 따라 규모를 늘리기가 어렵습니다.

아시아 지역에서만 제공되는 코그넥스의 외관 광학 검사(COI) 시스템은 비전 가이드 로봇 시스템을 사용해 전자기기의 매우 디테일한 여러 이미지를 캡처하기 위한 용도로 고안되었습니다. 로봇이 단일 고해상도 카메라로 부품을 전달하여 여러 각도로 이상적인 조명 조건 하에 표면 이미지를 캡처합니다. 그런 다음, 딥러닝 소프트웨어가 해당 이미지를 분석하여 한 각도에서만 검사된 경우 놓쳤을 수 있는 부품의 결함을 찾습니다. 발견된 결함은 제조 공정에서 비즈니스 인텔리전스 데이터를 제공하도록 분류됩니다. 이를 통해 짐작에 의한 결정을 없애고 부품이 생산 공정에 따라 이동하기 전에 규모에 맞게 결함을 정확하고 일관되게 식별할 수 있습니다.

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