패키지 및 제조업체에 대한 기능 수행
포장 결함 감지
라벨링 결함은 주름, 찢어짐, 휨, 기포 및 인쇄 오류를 감지할 수 있는 기존 머신비전으로 잘 처리됩니다. 그러나 전형적인 알루미늄의 금속 표면은 전통적인 머신비전과 눈부심 예츨할 수 없는 다양한 결함을 혼동시킬 수 있습니다. 새로운 딥러닝 기반 접근 방식을 사용하여 모든 종류의 까다로운 금속 포장 표면을 정확하고 반복적으로 검사할 수 있습니다. 

광학 문자 인식 패키징
재료나 유형에 관계없이 거의 모든 소모품 패키지에 숨어 있으면 날짜/로트 코드가 있습니다. 이러한 코드를 깨끗하게 인쇄하고 읽는 것은 최종 사용자와 소비자뿐만 아니라 검증 단계에서 제조업체에게도 중요합니다. 
Cognex의 딥러닝 OCR 도구는 날짜/로트 코드에서 일반 텍스르를 감지하고 읽을 수 있으므로 숫자와 문자의 체인이 잘못 변형되거나 왜곡되거나 금속 표면의 경우 잘못 에칭 된 경우에도 해당 체인의 숫자와 문자가 올바른지 확인이 되고, 사전 훈련된 글꼴 라이브러리를 활용하므로 교육을 최소화합니다. 

패키지 어셈블리 검증
검사 시스템은 단일 이미지 내에서 여러 관심 영역을 찾아 분할 할 수 있어야 하며, 포장의 변형을 설명하기 위해 한줄 씩 검사할 수 있는 여러 구성에서 가능합니다. 딥러닝 기반 시스템은 크기, 모양, 색상 및 표면 특징에 따라 각 항목의 구별 가능한 특성을 일반화하기 때문에 이상적입니다. 

포장 분류
딥 러닝 기반 분류는 레이블이 있는 이미지 모음을 기반으로 여러 클래스를 분리하여 작동하며 이러한 패키징 불일치에 따라 제품을 식별합니다. 
딥러닝 기반 소프트웨어는 인간과 유사한 지능을 사용하여 편차 및 변형과 같은 뉘앙스를 인식하고 신뢰할 수 있는 정확한 판단을 내릴 때 최고 품질 검사원 보다 우수한 성능을 발휘합니다. 

출처 : 코그넥스
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr 
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