식음료

외형 결함 감지

난이도 높은 식음료 패키지 표면에서 결함 감지

Cosmetic inspection

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식음료 패키지 제품의 외형이나 표면 상의 결함 감지 시 가장 큰 어려운 결함 종류는 폼 형성 공정에서 발생하는 동적인 결함입니다. 패임, 긁힘, 얼룩 등 전형적인 결함은 생산 초기에 발견이 어려울 수도 있습니다. 이런 결함은 생산 공정 후반의 특정 조명 조건 하에서만 발견됩니다. 뒤늦은 결정으로 인한 비용과 실수를 통해 불량품으로 결정하여 발생하는 손실은 엄청난 타격이 됩니다. 특히 이 결함은 불량 패키지 품질로 인해 리콜 사태나 고객 불만으로 이어질 수 있는 규제 대상 산업 분야에서 중요하게 인식됩니다.

기존 비전 시스템은 라벨, 색상 변화, 긁힘, 갈라짐, 중복 인쇄, 과대 포장, 포장 불량 등 패키지 외관상의 복잡한 결함을 놓칠 수도 있습니다. 이러한 유형의 예측할 수 없는 결함이나 변화를 인간 검사원은 쉽게 구분할 수 있지만, 규칙 기반 머신비전 알고리즘으로 프로그래밍하기엔 매우 어렵습니다.

코그넥스 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어는 표면 상의 결함을 육안 검사원 수준의 신뢰성과 컴퓨터 시스템의 속도로 검사할 수 있습니다. 이 결함 검사 툴은 이미지 학습을 통해 이미지 품질이 낮을 때에도 형상과 질감에 대해 신뢰성 높은 모델을 형성함으로써, 표준 조명이나 밀도가 낮은 재질 상의 결함도 포착합니다. 이 툴은 표면 질감의 변화를 비정상으로 파악하고 분류 툴을 이용해 찍힘 또는 긁힘으로 구분할 수 있습니다.

코그넥스 애플리케이션 솔루션에 대한 추가 정보:

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