2D 물품 감지 및 분류

물품의 유무를 정확하게 감지하고 종류를 구분하여 추려냅니다.

물품 감지 시스템 아래를 지나가는 컨베이어 벨트에 놓인 포장백과 카톤

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물류 시설은 다양한 물품을 빠르고 정확하게 감지하고 분류해낼 수 있어야 합니다. 한편, 물품의 배송을 위해 종이박스, 완충 봉투, 폴리백 등의 다양한 포장이 사용될 수 있으므로, 컨테이너(토트, 트레이 등) 내 물품의 유무를 정확하게 감지하고 해당 물품을 적절하게 분류하여 다음 목적지로 올바르게 보내기가 어려운 경우가 많습니다.

포장 종류의 다양함과 트레이 또는 컨베이어의 불규칙한 배경은 물품을 감지하기 어렵게 만듭니다. 그러나 물품의 분류나 유도가 올바르게 이루어지지 않으면 크로스벨트 분류기 또는 컨베이어에 걸리는 등 비정상적인 곳으로 움직여서 궁극적으로 정체나 장비 손상을 야기할 수 있습니다.

엣지러닝은 패키지 감지, 분류 및 정렬 프로세스를 자동화할 수 있으므로 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

AI의 하위집합인 엣지러닝은 사전 학습된 알고리즘 세트를 사용하여 기기에서 바로 데이터의 처리가 가능한 AI 기술입니다. 이 기술은 설정이 간단하여 기존의 딥러닝 기반 솔루션보다 더 작은 이미지 세트와 더 짧은 교육 및 검증 기간이 필요합니다.

엣지러닝 기술에 기반한 코그넥스의 In-Sight 2800 Detector는 간단한 예제 기반의 트레이닝과 강력한 AI 알고리즘을 통해 까다로운 2D 물품 감지 및 물체 분류 애플리케이션을 처리해냅니다.

이 시스템은 배경이 불규칙하거나 대비가 낮은 환경일 때도 토트나 트레이를 사용하는 배송 분류기 또는 프로세스에서 물품의 유무를 정확하게 감지할 수 있습니다. 엣지러닝을 통해 In-Sight 2800 Detector는 인바운드 및 아웃바운드 프로세스에서 적절한 분류를 가능하게 하기 위해 여러 패키징 유형에 대해 학습 받을 수 있습니다. 크로스벨트 분류기의 벨로우즈 내 물품 또는 컨베이어 걸림과 같은 프로세스 문제도 감지가 가능합니다.



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