Food and Beverage

식음료

껍질을 깐 견과 검사 및 분류

초콜릿에 넣을 수 있는 견과류 식별

VisionPro Deep Learning ensure consistent product quality for shelled walnuts using the Green Classify High Definition Mode tool.

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컨베이어 벨트에서 이동하는 껍질을 깐 견과를 식별해 픽 앤 플레이스 로봇으로 피킹해서 올바른 면이 위를 향하게 한 상태로 초콜릿 위에 놓아야 합니다. 식용 견과는 그 모양과 색상, 질감이 매우 다양하며 경계가 불규칙합니다. 또한 깨지기 쉽고 결국에는 컨베이어 벨트 위에서 부서지는 경우가 있어 미학적으로 사용하지 못하게 됩니다.

로봇이 견과를 올바른 방향으로 놓거나, 손상되거나 부서진 견과를 놓을 경우, 그 초콜릿은 생산에서 거부되어야 합니다. 누락된 품목이 있다면 고객 불만족과 브랜드 평판 저하로 이어질 수 있습니다.

견과에 대해 허용되는 모양과 허용되지 않는 조건의 범위가 방대하기 때문에 기존의 머신 비전으로는 두 가지 상태를 정확히 구분하기가 불가능하므로 높은 오차율이 발생하게 됩니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝은 정확한 방향으로 손상되지 않은 견과류를 찾아 선택해 초콜릿 위에 놓는 복잡한 문제를 해결하는 데 이상적입니다.

분류 툴은 허용되거나 손상된 견과의 이미지 세트를 사용해 트레이닝합니다. 이 툴은 결과를 허용되는 범주와 허용되지 않는 범주로 빠르게 분류합니다.

부품 위치판별 툴은 정확한 방향으로 되어 있는 허용되는 견과의 이미지 센트를 사용해 트레이닝한 다음, 얼마나 많은 수의 다른 견과 조각이 존재하는지 상관없이 견과가 이동할 때 해당 위치를 파악합니다.

이러한 툴 덕분에 허용되는 견과를 식별해 위치를 찾을 수 있으므로 픽 앤 플레이스 암이 해당 견과를 초콜릿 위에 배치할 수 있습니다. 수작업 검사나 다른 어떤 머신 비전도 이와 동일한 속도와 정확도로 이 작업을 수행할 수는 없습니다.

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