바이알 및 앰풀 개수 카운팅
포장 전 트레이의 개별 약품 용기 또는 앰플 개수 카운팅
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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경
In-Sight ViDi 딥러닝 기반 비전 소프트웨어로 작동
내용물이 채워진 바이알과 앰풀은 2차 포장으로 넘어가기 전 그 개수가 정확하게 카운팅되어야 합니다. 사람이 직접 카운팅하게 되면 오류가 발생해 리콜을 유발할 위험이 있으며, 자동화된 솔루션은 그러한 오류를 줄여줍니다. 기계를 사용해 정확하게 바이알을 카운팅하는 프로세스가 존재하긴 하나, 비전 시스템을 사용하면 서로 떨어져 있거나 잘못 배치된 바이알을 감지하고 잘못된 색상이나 형태의 뚜껑이 덮인 바이알을 식별하는 등 수많은 이점이 있습니다. 카운팅 시 바이알과 앰풀에 대한 검사까지 이루어져야 정확한 개수의 올바른 제품이 존해한다는 것을 확인할 수 있습니다.
하지만 꽉 채워진 트레이에서 결함을 찾기 위해선 넓은 시야각이 필요한데, 어안 효과(또는 이미지 왜곡)로 인해 어려움이 발생할 수 있습니다. 어안 효과는 시야각 외부의 부품이 카메라 바로 아래에 있는 부품과 다르게 보이는 것을 말합니다. 특히 앰풀은 반사광 및 내부 굴절을 유발할 수 있어 올바른 위치를 확인하기가 어렵습니다.
표준 머신 비전 시스템으로도 바이알과 앰풀을 성공적으로 카운팅할 수 있지만, 코그넥스 AI 기반 기술은 떨어져 있는 제품, 뒤집힌 제품 또는 뚜껑 색깔이 잘못되어 제품이 섞이는 문제 등 카운팅과 무관한 오류까지 더 유연하고 효율적으로 식별할 수 있어 전반적인 운영 효율성(OEE)를 향상합니다. 모든 방향의 용기에 대해 학습하는 부품 위치 찾기 툴은 가능한 모든 각도에서 제품을 성공적으로 식별할 수 있기 때문에 더욱 반복적으로 신뢰할 수 있는 카운팅 결과를 제공합니다. 또한 이 툴은 식별 작업 시 시야의 가장 먼 가장자리에 나타난 왜곡까지도 고려합니다.
코그넥스 HDR+(High Dynamic Range Plus) 기술이 탑재된 코그넥스 AI 기반 비전 시스템은 광시야각에서 단 1회의 수집으로 균일한 이미지를 생성하여 바이알의 반사광으로 인해 유발되는 혼란을 줄여줍니다. 특히 앰풀 주변의 후광 효과를 완화해 줍니다. HDR+는 고속으로 움직이는 부품에서 한 번의 수집으로 검사를 완료할 수 있는 반면, 표준 HDR은 부품이 정지 상태여야 하며 HDR+와 동일한 수준의 결과를 도출하기 위해서는 이미지를 여러 번 캡처해야 한다는 차이점이 있습니다.
AI 기반 기술을 사용하는 개수 카운팅은 대량의 바이알 또는 앰풀을 동시에 카운팅하더라도 카운트 관련 편차가 없기 때문에 카운팅 오류로 인해 발생할 수 있는 시간과 비용이 많이 드는 재작업을 예방할 수 있습니다.
