식음료

초콜릿 어셈블리 검사

Cognex Deep Learning 이용해서 포장 및 어셈블리에 대해 외관에 따라 초콜릿을 식별, 개수 계산, 검사합니다

Cognex In-Sight ViDi chocolate assembly verification with ViDi Blue-Locate tool

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특정 식품 패키지 애플리케이션의 경우 생산업체는 최종 어셈블리의 품질을 보장하기 위해서 시각적인 검사에 의존해야만 합니다. 식품의 시각적인 변형으로 인해 자동화된 식음료 검사 시스템에 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다. 다양한 구성의 상자로 포장된 상태로 도착하는 초콜릿에서도 이러한 문제가 발생합니다. 검사 시스템은 초콜릿 각각을 포함하는 지점을 성공적으로 검사하고 올바른 유형인지 확인해야 합니다.

명절 테마(예를 들어 크리스마스나 발렌타인 데이 등) 초콜릿 상자는 특히 어려운 문제를 초래합니다. 동일한 초콜릿이 상자에 있으면서도 상자 테마에 따라 위치가 달라질 수도 있습니다. 생산업체는 각 초콜릿의 위치를 찾고 올바른 위치에 올바른 유형으로 있는지 검사해야 합니다.

이와 유사하게 초콜릿 상자 두 개는 동일한 포장(예를 들어 6개들이 상자)을 사용하지만 다른 맛(예를 들어 밀크 vs 다크 초콜릿)을 포함하고 있을 수도 있습니다. 이 경우 생산업체는 초콜릿 개수를 세고 올바른 초콜릿이 들어 있는지 확인해야 합니다.

코그넥스 딥러닝은 하나의 이미지에 포함된 다양한 특징들을 찾아내고 식별하는 일련의 작업을 자동화해줍니다. Cognex Deep Learning는 크기, 형태, 표면 특징에 따라 다양한 유형의 초콜릿의 특징을 일반화할 수 있습니다.

사용자는 위치 설정 툴을 사용하면서, 각기 다른 종류의 초콜릿을 찾도록 툴을 훈련할 수 있습니다. 사용자는 위치 설정 툴이 다양한 종류의 초콜릿을 식별할 수 있도록 데이터베이스를 구축할 수 있고, 해당 데이터베이스를 포장 상태 확인에도 활용할 수 있습니다.

일단 학습된 이미지는 여러 영역으로 나뉘는데 위치 설정 툴은 이를 이용하여 초콜릿이 있는지, 만약 있다면 적절한 종류의 초콜릿인지 확인합니다. 단일 라인에서 패키지가 다양한 경우 다중 구성도 생성할 수 있습니다. 이러한 방식으로 사용자는 툴 하나만으로 초콜릿 패키지 검사를 자동화할 수 있습니다.

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