SIM 카드 커넥터 검사

까다로운 표면에서 SIM 카드 커넥터 결함을 감지

SIM card connector cosmetic inspection fail example

관련 제품

In-Sight D900

In-Sight D900

In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동

VisionPro ViDi Software inspecting computer mouse on monitor

VisionPro Deep Learning

딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경

SIM 카드 홀더는 SIM(가입자 식별 모듈) 카드를 쉽게 삽입하거나 제거하고 사용 중 카드를 확실히 고정할 수 있도록 6개 또는 8개 접촉부가 있는 얇은 트레이입니다. 이 홀더는 다양한 모바일 애플리케이션에서 사용됩니다.

SIM 카드 홀더의 표면에는 긁힘, 흠집, 변형 등 여러 가지 결함이 나타날 수 있습니다. 표면의 색상이 블랙이거나 다른 짙은 색일 때는 이러한 결함을 찾아서 식별하기가 어려울 수 있습니다.

기존의 머신 비전으로는 이러한 결함을 찾기가 힘들고, 경우에 따라 둘 이상의 자동 광학 검사(AOI) 머신이 필요하기 때문에 가능한 감지 기능이 제한적입니다. AOI 머신이 여러 대인 경우라도 제한된 수의 결함만 프로그램할 수 있습니다.

코그넥스 딥러닝의 결함 감지는 SIM 카드 연결부의 이상을 감지하는 데 적합합니다. 결함 감지 툴은 결함 없는 SIM 카드의 이미지 세트를 비롯해서 결함 있는 SIM 카드 이미지 세트에서 트레이닝합니다. 트레이닝한 후에는 커넥터에 존재하는 광범위한 결함을 정확히 감지하면서, 기능에는 영향을 주지 않고 순전히 외관상의 마크는 합격 판정을 내립니다.

기존의 머신 비전은 고정 위치에서 발생하는 제한된 수의 결함 유형만을 감지할 수 있지만, 딥러닝 결함 감지 툴은 검사 대상 아이템의 위치에 상관없이 광범위한 결함을 찾아냅니다. 결함 감지 툴의 기능 덕분에 필요한 비전 검사 스테이션 수를 줄일 수 있어 비용을 절감하는 동시에 높은 수준의 정확한 결함 감지를 달성할 수 있습니다.

주요 Cognex 제품

제품 지원 및 교육 신청

MyCognex 가입