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코그넥스(COGNEX) 자동차 산업을 위한 딥러닝(Deep_Learning) 기반 솔루션 조회수 111

코그넥스 ViDi™ 제품은 자동차 산업 전용으로 고안된 최초의 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어입니다.
사람과 유사한 지능과 머신비전의 강력한 성능이 결합된 코그넥스 ViDi는 잘못된 부품위치, 복잡한 외관검사, 분류작업 및 까다로운 OCR 애플리케이션에 적합합니다.


피스톤링검사 

피스톤의 압축링은 왕복 엔진에서 다양한 역할을 수행하며, 연소실을 밀폐 시키고 오일을 균일하게 소모 하도록 합니다. 압축링의 결함은 피스톤의 반사성 금속 표면 때문에 감지하기 어렵습니다. 피스톤의 모양은 원통형이라 간혹 흐릿하고 초점이 맞지 않는 이미지를 만들어 냅니다. 금속 표면 텍스처의 정상 범위내의 변형은 제조 공정의 일부로 받아 들여지고 있으며, 녹슨 자국과 흰색부분, 심지어는 표면 균열과 틈의 변동은 검사에서 통과됩니다. 하지만 긴 흠집은 피스톤 성능에 영향을 미치고 실린더의 압축도를 위협하는 심각한 결함입니다.
검사 시스템은 압축링 표면의 정상 범위내의 변형 및 사소한 이상 요소는 용인하지만 동시에 긴 흠집은 빼놓지 않고 식별 할 수 있어야 합니다.
코그넥스 ViDi 제품은 사소한 변형을 판단할 수 있는 인간의 능력에 자동 시스템의 안정성, 일관성과 속도를 결합한 효과적인 검사 솔루션을 제공합니다.

ViDi 레드-분석툴로 텍스처를 가진 금속 표면의 결함 자동감지 및 구별이 단순화됩니다.



실린더검사 

실린더는 보통 주조 금속으로 제작되며 간혹 윤활 코팅된 라인이나 '슬리브'가 포함되기도 합니다. 실린더 벽은 피스톤의 압축링과 접촉하므로 견고해야 합니다.
실린더는 기계적 마모를 통해 생기는 금속의 사소한 비균질성(irregularity)은 용인되지만 '기공'이라 부르는 금속의 기포가 있어서는 안됩니다. 이러한 결함을 검사하기가 특히 까다로운 이유는 실린더의 표면이 거칠고 깊은 심도로 인해 가장자리 주변의 이미지가 흐리게 표시되기 때문입니다. 실린더의 반사성 표면에서 발생하는 반사광이나 반짝임 또한 검사를 복잡하게 만듭니다. 특징적 모양과 위치의 수많은 사소한 변동과 반짝임, 흐릿함을 허용하는 자동 검사를 프로그래밍하기는 상당히 어려운 일입니다.

ViDi 레드- 분석 툴로 금속의 기공을 감지합니다.


용접이음매검사 

코그넥스 ViDi는 표면 텍스처가 복잡하여 기존 머신 비전 검사를 어렵게 만드는 피스톤등의 중요 파워트레인 구성품이 온전한 지 여부를 검사합니다. 피스톤의 용접 이음매는 변동이 심하므로 비정상 요소를 구별하기가 어렵습니다. 용접의 누락, 과도하거나 부족한 용접과 같은 특정 이상 요소는 선호되지 않는 반면 중첩 이음매등은 선호되며 안전상의 이유로도 필요합니다. 어두운 이미지 영역때문에 검사는 더욱 복잡해집니다. 발생할 수 있는 수 많은 결함 및 조명 조건을 감안했을때, 딥러닝 기반 분석은 기존 머신 비전 검사와 비교하여 간단하고 강력한 대안을 제시합니다.

ViDi 레드- 분석 및 그린- 분류툴로 용접 이음매 결함에 대한 자동 검사 및 분류를 단순화합니다.


점화플러그식별및분류 

주어진 환경에서 바코드 사용이 불가한 경우 제조업체는 특정한 식별, 카운팅, 분류등의 애플리케이션을 육안 검사로만 해야 합니다. 외관의 사소한 변동은 자동 검사시스템으로 하기엔 너무 복잡합니다. 사전 조립을 위해 여러 색상의 트레이로 전달되는 점화 플러그가 이 경우에 해당합니다. 검사 시스템은 여러 색상의 점화 플러그를 정상적으로 식별하고 카운팅하고 분류하는 동시에 트레이의 배경색은 무시해야 합니다. 이 정보는 조립을 위해 비전 가이드 로봇에 전송됩니다.

키팅 / 사전 조립 검증과 관련된 부품을 ViDi 블루와 그린으로 식별, 카운팅, 분류합니다. 

에어백 검사 

에어백은 엄격한 품질 기준이 요구됩니다. 오작동으로 이어질 수 있는 구멍, 찢어짐과 이음매 및 박음질 문제를 검사해야 합니다. 이러한 유형의 품질 문제는 수동 검사 시 자주 누락되거나 감지하기 어려울 수 있습니다. 게다가 에어백의 복잡한 직물 표면때문에 기존 머신 비전 시스템으로 프로그래밍하기도 쉽지 않습니다.
직물 패턴은 매우 복잡할 수 있으며 직물의 신축성, 실두께와 사소하고 수많은 허용 가능 변형으로 인해 에어백의 외관은 많은 차이를 보입니다. 모든 결함을 명확하게 찾기가 너무 복잡하고 많은 시간이 소요되는 만큼 코그넥스 ViDi 제품은 '불량' 이미지에 대한 학습없이 모든 이상 특징을 식별할 수 있는 간단한 솔루션을 제공합니다.


ViDi 레드-분석은 직물의 성형 결함을 검사합니다.

트림 최종 조립 검증
ViDi 레드-분석 툴은 복잡한 배경에서도 각 부품의 존재 여부 및 배치를 확인합니다.

최종 조립 검증에 관련된 다양한 트림 구성품은 기존 머신 비전 검사로는 수행하기 어려울 정도로 복잡합니다. 검사원은 와이어 밴드와 금속 하우징등의 모든 부품이 존재하고 올바르게 조립 되었는지 확인합니다. 미묘한 조명 대비로 인해 밴드가 올바른 하우징에 있는지 쉽게 판단하기 어렵습니다. 검사원은 와이어 밴드를 능숙하게 식별할 수 있지만 속도 및 효율성은 떨어집니다. 코그넥스 ViDi는 딥러닝 기반 이미지 분석을 사용하여 트림의 완성된 모습을 학습합니다. 또한 누락된 밴드를 검사관처럼 정확하게 식별하면서도 자동화 시스템의 속도와 안정성은 유지된다는 차이점이 있습니다.


ViDi 레드-분석 툴은 복잡한 배경에서도 각 부품의 존재 여부 및 배치를 확인합니다.


차대번호(VIN) 검사
차대 번호에는 문자와 숫자가 포함되며, DPM(Direct Part Marked)이 금속판에 에칭 또는 기재되거나 스티커에 인쇄되어 있을 수 있습니다. 자동차 제조업체는 정상적인 이력 관리를 위해 차대번호를 찾아 판독해야 하는데, 머신 비전으로 검사 시 반사광, 도장색, 반짝임 등은 비전 시스템으로 문자를 찾고 인식하는데 어려움을 유발합니다. 검사 시스템은 이미지 형성에 문제가 되는 반사성 표면을 용인하여 문자를 정상적으로 판독해야 합니다


 코그넥스 ViDi 블루-판독툴을 사용하면 변형된 문자를 쉽게 찾아 판독할 수 있습니다.




출처 : COGNEX

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