engiAI 검사

NVIDIA RTX 5060(CUDA)에서 검사 구역 하나를 3~5 ms에 분석 🔒 동영상 다운로드 3-5ms-NVIDIA-RTX5060-CUDA.mp4 — 접근 불가

다중 모델: 검사는 서로 독립적인 두 모델로 이뤄집니다. 모델마다 검사 구역을 수십 개 둘 수 있습니다. 다중 모델은 다구역 검사에서 비슷한 구역이 일으키는 문제를 해결합니다. 🔒 동영상 다운로드 mnogomodelnost.mp4 — 접근 불가

플라스틱 부품 검사: 카메라 + 레이저 + AI(YOLO)

구성 요소마다 제 몫을 하는, 현장에서 검증된 산업용 구조입니다.

레이저 + 카메라 — 형상 측정

레이저 삼각측량: 레이저가 부품에 선(프로파일)을 비추고 카메라가 알려진 각도에서 촬영합니다. 반사된 선의 휘어짐으로 시스템이 각 점의 높이와 형상을 계산합니다. 부품이 레이저 선 아래를 지나는 동안 완전한 3D 프로파일이 만들어집니다. 이것은 계측입니다 — 치수, 휨, 수축 자국의 관리.

카메라 + YOLO — 결함 찾기

YOLO(You Only Look Once)는 2차원 영상에서 물체를 검출하는 신경망입니다. 긁힘, 균열, 이물, 미충전, 버, 얼룩 같은 외관 결함을 인식하고 실시간으로 상자를 치도록 학습시킵니다. 이는 분류와 검출이지 측정이 아닙니다.

투명하고 광택 있는 부품에서의 광학

삼각측량은 표면에서의 광선 반사에 기댑니다. 투명하거나 광택이 있거나 아주 어두운 플라스틱에서는 빛의 일부가 재료 안으로 들어가 굴절해, 데이터에 헛된 반사와 잡음이 생깁니다. 그런 표면에는 준비가 필요합니다 — 무광 스프레이, 전용 조명, 또는 다른 촬영 각도.

굴절을 일부러 고려해야 하는 투명 부품(렌즈, 광학 부품, 투명 하우징)에는 별도의 방법을 씁니다 — 편향 측정법과 슐리렌 촬영입니다.

한편 신경망은 빛의 성질과 무관하게 카메라가 주는 영상을 다룹니다. 화소 속에서 결함의 무늬를 찾을 뿐, 반사나 굴절의 물리를 분석하지는 않습니다.

라인에서 어떻게 구성되는가

부품이 컨베이어를 따라 흐릅니다. 레이저 프로파일러가 3D 형상을 얻어 치수를 기준과 대조합니다. 동시에 조명이 서로 다른 산업용 카메라(정면·측면·후면)가 표면을 촬영하고, 검출 모델이 실시간으로 외관 결함을 찾습니다. 두 경로의 결과가 합쳐져, 형상과 외관이 모두 정상일 때만 부품이 합격합니다. 불량품은 자동으로 라인에서 배출됩니다.

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다중 검사에 여러 종류의 카메라를 추가하고 표시하기: Hikrobot, Sick, Android, WebCam 🔒 동영상 다운로드 1AddCamera.mp4 — 접근 불가