Opto Engineering / 이미징 애플리케이션을 위한 인공지능 기반의 전산 유닛

새로운 머신비전 시스템은 새 제품을 검사하기 위해, 용도를 빨리 변경할 수 있는 적응성이 있어야 한다. 또한, 프로그래밍 및 유지보수에 숙련된 엔지니어가 반드시 필요한 것은 아니기 때문에 사용하기 쉽다. 시스템은 결함이 있는 제품의 존재 여부에 관계없이, 작은 일련의 샘플을 관찰해서 물체의 예상되는 기능을 자가 학습한다. 교육을 받으면 자율적으로 운영되기 시작하며 원하지 않는 일이 발생하면 경고한다.

물체 모델링은 종종 어렵거나 불가능하며, 더 이상 필요하지 않다. 사용자는 처음부터 가능한 개체 변형이나 결함을 정의하지 않아도 된다. 대신 작업자가 일부 샘플을 관찰한 후에 할 것이므로, 장치는 앞으로 정상적이고 받아들일 수 있는 것으로 간주됨을 이해한다.

Penso는 예기치 못한 변형 및 결함은 물론, 모델링이 어려운 물체와 특별한 특징이 없는 물체에서도 작동하도록 설계됐다. 전체 구성은 단 몇 시간만을 필요로 한다. 프로그래밍 필요 없이 몇 분 내에 타당성 조사를 수행한다.

또, Penso는 설치하기 쉽다. 사용자는 입력(카메라, 키보드, 마우스 등)과 출력(동기화 신호, OK/NOK 신호 등)을 연결하고 24VDC를 제공하기만 하면 된다. 기본 설정은 간단하고 신속하다. 이미지 밝기, 색 보정, 초점 및 분할은 편리한 소프트웨어 도구로 지원된다.

시스템 자체와의 상호 작용은 항상 가능하다. 표준 물리적 인터페이스(키보드, 마우스 또는 스크린)를 통해 또는 원격으로 유닛을 로컬 네트워크에 통합할 수 있다. Penso는 기존 비전 장치와는 달리 몇 분 만에 자체 특성을 자율적으로 학습한다.

복잡한 설정은 필요 없다. 생산 중에 수십·수백 개의 제품을 제시하는 것으로 충분한다. 제품을 정확하게 분류하는 기능에 영향을 미치지 않으면서 학습 단계에서 20%까지 결함이 있는 제품을 허용할 수 있다. Penso는 상태 표시 줄이 가득 차면 제작물을 확인할 준비가 된다.

또한 생산 라인의 제품이 변경되거나 사용자가 품질관리 프로세스를 새로운 생산 매개변수로 조정하려고 할 때마다 학습 단추를 누를 수 있으며, 그에 따라 장치가 적절하게 조정된다. 학습 과정이 완료되면, Penso는 정렬 단계 또는 점검 단계에 대해 준비 된다.

원하는 품질 수준과 일치하지 않는다고 판단되는 제품은, 사전 설치된 광분해 출력으로 인해 가장 일반적인 배출 시스템과 장치를 연결함으로써 라인에서 거부될 수 있다. 게다가 시스템은 결함 제품의 이미지를 저장하고 거절 이유를 추적할 수 있다. 그런 다음 데이터를 분석해 생산 프로세스를 개선할 수 있다.

또한, 시스템은 보다 높은 수준의 제어를 허용한다. 사용자는 시스템에 의해 고려되는 오브젝트 색상 및 모양을 설명하는 기능과, 최종 결정(무게)에 대해 중요하다고 생각하는 정도를 실시간으로 결정할 수 있다.

자료 제공: Opto Engineering(www.opto-e.com)