2020.11.11

코그넥스, 패키징 검사 자동화 위한 머신비전 솔루션 사례 발표

편집부 | ITWorld
코그넥스(www.cognex.com)는 포장 소비재·식음료·제약·의료기기 등의 산업에서 제품 품질과 소비자 안전 보장을 위한 패키징 검사 자동화에 사용되는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션인 ‘인사이트(In-Sight) 비전 시스템’과 이미지 기반 바코드 리더기의 활용 사례를 발표했다.

코그넥스는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션으로 제조에 더 높은 수준의 자동화 기술을 통합해 기업이 패키징 검사를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 코그넥스의 머신비전, 딥러닝, 바코드 판독, 바코드 검증 기술의 조합은 제조 및 유통의 전 과정에서 1차 및 2차 패키징이 적절하게 밀봉되고, 조작된 부분 없이 올바르게 조립되었으며, 최종적으로 결함이 없음을 보장해 불필요한 재작업을 줄일 수 있고, 많은 비용이 발생하는 제품 리콜 또한 막을 수 있다.

코그넥스코리아가 발표한 패키징 검사 자동화를 위한 딥러닝 기반 머신비전 솔루션의 주요 내용은 ▲패키징 보호를 위한 ‘패키징 밀봉 검사’ ▲제품에 대한 올바른 정보를 전달하기 위한 ‘라벨 품질 검사’와 ‘알레르기 유발 물질 라벨 검사’ ▲품질 관리 및 이력관리를 위한 ‘패키징 광학 문자 인식(OCR)’ ▲라벨 및 코드 품질 보장을 위한 ‘고속 및 멀티 코드 판독 검사’ 등이다. 



제품 밀봉 시 발생할 수 있는 결함의 외형 변화로 인해 검사가 쉽지 않은 편이며, 기존의 룰베이스 비전 시스템으로는 검사 시 발생하는 변경 사항에 맞추어 조정하거나 씰에 문제가 생긴 이유를 분류하거나 정량화 하기 어려웠다. 이에 코그넥스는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션을 통해 실시간으로 패키징의 외형을 달라지게 만드는 입자 크기의 변화, 대비의 변형 및 무작위 결함 등의 문제를 표시하고, 작업자나 기계가 문제를 분류할 수 있도록 지원해 이물질, 빈 공간이 있는 씰, 오염을 비롯해 제품 씰에 영향을 미칠 수 있는 수많은 문제를 안정적으로 식별할 수 있도록 했다.



또한 공장 컨베이어 벨트의 방향이나 제품의 곡선형 표면으로 인해 라벨 상 감지하기 어려운 결함이 많아 제조업체들은 검사에 어려움을 겪고 있었다. 이에 코그넥스는 외관 결함 감지 기술이 탑재된 머신비전 시스템을 이용해 라벨이 주름, 기포, 찢어짐 또는 기타 오류 없이 깔끔하고 정확하게 부착되었는지 검사하고, 특징 추출 기술이 탑재된 인사이트(In-Sight) 비전 시스템의 조명과 소프트웨어 알고리즘으로는 찢어지거나 뒤틀린 라벨 등의 오류와 결함까지도 모두 포착할 수 있도록 제품에서 3D 특징을 강화하는 고대비 이미지 생성을 지원한다.

낮은 판독 정확도로 인해 발생하게 되는 제품 생산 지연, 패키징 재인쇄로 인한 추가비용, 제품 폐기, 거래처의 지불 거절 등은 제조업체에 많은 손해를 초래한다. 이에 코그넥스는 특허 받은 디코딩 알고리즘을 갖춘 이미지 기반 바코드 리더기를 도입해 고객의 고충을 해결하고 있다. 코그넥스의 바코드 리더기는 고속 라인, 울퉁불퉁한 부품, 여러 면으로 이루어진 패키지의 코드를 극단적 각도와 더 넓은 범위에서도 빠르고 안정적으로 해독할 수 있다. 여기에 손상, 왜곡, 흐릿함이 심한 바코드는 물론, 저대비 바코드까지 판독할 수 있으며 99.9%의 판독률로 검사의 효율성과 처리량을 높일 수 있다.

코그넥스코리아 문응진 대표는 “코그넥스의 딥러닝 기반 머신비전 솔루션을 패키징 검사에 도입할 경우, 기업은 최소한의 작업자 개입으로도 일관된 제품 품질을 확보할 수 있어 생산성과 투자 효과를 높일 수 있으며 브랜드 평판도 함께 향상 시킬 수 있어 높은 만족도를 보이고 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr


2020.11.11

코그넥스, 패키징 검사 자동화 위한 머신비전 솔루션 사례 발표

편집부 | ITWorld
코그넥스(www.cognex.com)는 포장 소비재·식음료·제약·의료기기 등의 산업에서 제품 품질과 소비자 안전 보장을 위한 패키징 검사 자동화에 사용되는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션인 ‘인사이트(In-Sight) 비전 시스템’과 이미지 기반 바코드 리더기의 활용 사례를 발표했다.

코그넥스는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션으로 제조에 더 높은 수준의 자동화 기술을 통합해 기업이 패키징 검사를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 코그넥스의 머신비전, 딥러닝, 바코드 판독, 바코드 검증 기술의 조합은 제조 및 유통의 전 과정에서 1차 및 2차 패키징이 적절하게 밀봉되고, 조작된 부분 없이 올바르게 조립되었으며, 최종적으로 결함이 없음을 보장해 불필요한 재작업을 줄일 수 있고, 많은 비용이 발생하는 제품 리콜 또한 막을 수 있다.

코그넥스코리아가 발표한 패키징 검사 자동화를 위한 딥러닝 기반 머신비전 솔루션의 주요 내용은 ▲패키징 보호를 위한 ‘패키징 밀봉 검사’ ▲제품에 대한 올바른 정보를 전달하기 위한 ‘라벨 품질 검사’와 ‘알레르기 유발 물질 라벨 검사’ ▲품질 관리 및 이력관리를 위한 ‘패키징 광학 문자 인식(OCR)’ ▲라벨 및 코드 품질 보장을 위한 ‘고속 및 멀티 코드 판독 검사’ 등이다. 



제품 밀봉 시 발생할 수 있는 결함의 외형 변화로 인해 검사가 쉽지 않은 편이며, 기존의 룰베이스 비전 시스템으로는 검사 시 발생하는 변경 사항에 맞추어 조정하거나 씰에 문제가 생긴 이유를 분류하거나 정량화 하기 어려웠다. 이에 코그넥스는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션을 통해 실시간으로 패키징의 외형을 달라지게 만드는 입자 크기의 변화, 대비의 변형 및 무작위 결함 등의 문제를 표시하고, 작업자나 기계가 문제를 분류할 수 있도록 지원해 이물질, 빈 공간이 있는 씰, 오염을 비롯해 제품 씰에 영향을 미칠 수 있는 수많은 문제를 안정적으로 식별할 수 있도록 했다.



또한 공장 컨베이어 벨트의 방향이나 제품의 곡선형 표면으로 인해 라벨 상 감지하기 어려운 결함이 많아 제조업체들은 검사에 어려움을 겪고 있었다. 이에 코그넥스는 외관 결함 감지 기술이 탑재된 머신비전 시스템을 이용해 라벨이 주름, 기포, 찢어짐 또는 기타 오류 없이 깔끔하고 정확하게 부착되었는지 검사하고, 특징 추출 기술이 탑재된 인사이트(In-Sight) 비전 시스템의 조명과 소프트웨어 알고리즘으로는 찢어지거나 뒤틀린 라벨 등의 오류와 결함까지도 모두 포착할 수 있도록 제품에서 3D 특징을 강화하는 고대비 이미지 생성을 지원한다.

낮은 판독 정확도로 인해 발생하게 되는 제품 생산 지연, 패키징 재인쇄로 인한 추가비용, 제품 폐기, 거래처의 지불 거절 등은 제조업체에 많은 손해를 초래한다. 이에 코그넥스는 특허 받은 디코딩 알고리즘을 갖춘 이미지 기반 바코드 리더기를 도입해 고객의 고충을 해결하고 있다. 코그넥스의 바코드 리더기는 고속 라인, 울퉁불퉁한 부품, 여러 면으로 이루어진 패키지의 코드를 극단적 각도와 더 넓은 범위에서도 빠르고 안정적으로 해독할 수 있다. 여기에 손상, 왜곡, 흐릿함이 심한 바코드는 물론, 저대비 바코드까지 판독할 수 있으며 99.9%의 판독률로 검사의 효율성과 처리량을 높일 수 있다.

코그넥스코리아 문응진 대표는 “코그넥스의 딥러닝 기반 머신비전 솔루션을 패키징 검사에 도입할 경우, 기업은 최소한의 작업자 개입으로도 일관된 제품 품질을 확보할 수 있어 생산성과 투자 효과를 높일 수 있으며 브랜드 평판도 함께 향상 시킬 수 있어 높은 만족도를 보이고 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr


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