기술 사례
Deep Learning
딥 러닝은 다량의 데이터 속에서 핵심적인 내용을 학습합니다. 고객이 자체 분류기(class)에 영상을 할당하여 학습시킬 수 있습니다.
2D 측정
표면 검사(Surface Inspection)
제품의 표면 또는 포장의 표면에서 발생하는 다양한 종류의 비전 검사를 고속으로 수행 할 수 있습니다.
그림) 육각형의 크리스탈을 검출
a) 원 이미지(화살표는 찾아야 할 육각형 모양의 크리스탈을 표시)
b) blob 분석 알고리즘 적용 결과
c) 육각형을 가진 크리스탈만 검출
형상 인식
검사제품의 위치가 바뀌었거나, 여러 제품이 하나의 영상 속에 섞여있거나, 일부가 안보이거나, 일부의 모양이 바뀌었더라도, 형상인식(Matching)기술로 파악하고 측정할 수 있습니다.
비전 검사를 위해서 고객이 보유한 CAD 모델을 이용하여, 검사할 제품의 형상을 자동으로 파악하고, 제품내의 특정 위치를 찾고, 측정값을 보여줄 수 있습니다. 로봇이 파악된 위치로 이동할 수 있습니다.
종류별로 분류(Classification)
검사물은 각각 색상, 질감, 크기 또는 특정 모양을 갖고 있습니다. 다양한 검사물의 각 종류를 미리 등록하면, 프로그램이 같은 종류끼리 분류 할 수 있습니다.
바코드, 데이터코드 인식
바코드가 어느 위치에 있든지, 여러 개의 바코드를 자동으로 검사할 수 있습니다.
특히 바코드가 극도로 얇은 1.5픽셀 이하의 경우, 영상의 이미지가 안 좋아서 전체에서 5%의 바코드만 보이는 경우, 95%의 바코드만 노출되어 있는 경우에도 바코드를 인식할 수 있습니다.
크기에 상관없이 ECC 200, QR, Micro QR, Aztec, and PDF417, Direct Part Mark (DPM) 코드들 및 뒤틀린 형태의 데이터 코드 역시 읽을 수 있습니다.
바코드 리더가 이런 인쇄물을 읽을 수 없기 때문에, 평행한 바코드로 변형합니다.
2D 데이터 코드(Data Codes) 인식
휴대용 데이터 포맷 417 (PDF417), 매트릭스 ECC 200, QR 코드, 마이크로 QR 코드, 그리고 아즈텍(Aztec) 코드 등의 2D데이터 코드를 읽습니다.
광학적 문자 판독장치(OCR)
인쇄 검사
포장 검사(2D & 3D)
비전 검사방법을 통하여 포장 전체의 상태, 이상 유무 및 제품을 분류할 수 있습니다.
의학 영상 분석
3D 비전 검사
가로, 세로, 높이, 검사제품의 위치, 방향, 섞임을 형상을 인식하여 파악하고 측정
