유리병 입구 검사
유리 컨테이너의 나사목 결함 감지
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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경
In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동
스크루 탑으로 된 식품을 담는 유리병과 기타 용기는 여러 가지의 충격으로 인해 나사목이 손상될 수 있습니다. 다양한 종류의 조각, 균열, 함유물 및 그 외 결함은 병 안에 유리 조각이 존재할 수 있고, 뚜껑을 장착했을 때 밀폐력이 약하거나, 최종 소비자에게 피해를 줄 수 있음을 의미할 수 있습니다. 각 유리병을 채워 밀폐하기 전에 위와 같은 결함이 없는지 반드시 검사를 거쳐야 합니다. 식품 용기의 경우, 특히나 유리 포장은 소량으로 판매되는 보다 고가의 럭셔리한 상품에 사용되기 때문에 작은 결함만으로도 소비자 불만족으로 이어질 수 있습니다.
투명성, 반사성, 유리의 휘도 변화와 함께 가능한 손상의 종류와 위치가 다양하기 때문에 기존의 머신 비전으로 수용가능한 용기 입구를 통과시키면서 정확히 결함을 식별하기란 거의 불가능합니다.
코그넥스 딥러닝은 나사목 유리 입구에서 감지하기 힘든 결함을 찾는 문제에 대한 우수한 해결책을 제시합니다. 이 기술은 수용가능한 유리 용기 입구의 이미지 세트를 트레이닝합니다. 그런 다음 결함 감지 툴이 조각, 함유물, 균열과 같은 이상을 식별하는 한편, 다양하고 가능한 유리 입구의 모양을 허용하고 반짝임이나 핫 스팟, 굴절과 같은 현상은 무시합니다.
유리병과 기타 유리 컨테이너는 밀봉 차단되고 유리 조각이나 그 밖의 위험한 물리적 오염물에 대한 위험이 크게 줄어든 상태로 소비자에게 전달됩니다.
