츄잉껌 검사
여러 개의 작고 곡면에 있는 아이템에서 외관상의 결함을 발견

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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경

In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동
츄잉껌, 니코틴 껌, 기타 작고 매끈하며 곡면이 있는 아이템은 표면에 움푹 패이거나 긁힘과 같은 다양한 외관상의 결함을 비롯하여 허용되는 것으로 간주되는 그 밖의 이상을 나타낼 수 있습니다.
이처럼 작고 매끈한 표면을 가진 아이템에서 사소한 손상은 일반적이며, 검사할 수량이 많이 때문에 자주 놓치는 경우가 있습니다.
허용되는 모양의 종류와 함께 가능한 결함의 미묘한 차이와 변동성으로 인해 허용되는 아이템을 통과시키면서 모든 결함을 감지하도록 기존의 머신 비전을 프로그래밍하기는 불가능합니다.
코그넥스 AI 기반 솔루션은 고객에게 결함 있는 아이템이 도달하지 않도록 이러한 종류의 제품을 정확히 검사합니다. 이 기술은 손상되지 않은 아이템과 여러 가지의 외관상 손상이 있는 또 다른 아이템의 작은 이미지 세트를 트레이닝합니다. 그런 다음 분류 툴이 빠르게 껌 또는 기타 아이템을 허용 및 허용 불가 범주로 나눕니다. 이로써 다른 종류의 비전 검사로는 달성할 수 없는 수준의 품질이 보장됩니다.
고객은 결점 없는 츄잉껌 또는 니코틴 껌을 받게 됩니다.