<기술동향: 스마트팩토리>코그넥스, 딥러닝 기반 스마트 머신비전 카메라 ‘인사이트(In-Sight) D900’의 자동차·전자·패키징 산업 활용 사례 제안 > 전체기사

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기술동향 <기술동향: 스마트팩토리>코그넥스, 딥러닝 기반 스마트 머신비전 카메라 ‘인사이트(In-Sight) D900’의 자동차·전자·패키징 산업 활용 사례 제안

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작성자 댓글 0건 조회 1,052회 작성일 20-07-07 16:19

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그림 1. 세계 최초의 딥러닝 기반 산업용 스마트 카메라인 코그넥스 인사이트(In-Sight) D900’ 


딥러닝을 기반으로 한 산업용 머신비전 분야의 세계적 선도기업 코그넥스(NASDAQ: CGNX, www.cognex.com, 대표이사 Robert Willet)가 결함 탐지 및 까다로운 OCR(광학문자판독), 조립 검증 등 자동차·전자·패키징 산업에서 사용되고 있는 세계 최초의 딥러닝 기반 스마트 카메라 인사이트(In-Sight) D900’의 활용 사례를 제안했다.

 

기존의 룰 베이스(Rule-Base) 방식을 이용한 머신비전으로는 복잡한 배경 내 결함, 비정형 긁힘 및 찍힘 등 결함의 정의를 내리기 까다로운 분야의 검사를 진행 할 수 없어 육안 검사에 의존해야 했다. 이를 해결하기 위한 솔루션이 바로 인간의 학습 과정을 모델링한 딥러닝이다. 하지만 기존 머신비전 플랫폼에 딥러닝 솔루션을 추가하는데 드는 비용의 압박으로 인해 도입을 망설이는 제조업체가 많았다. 이에 코그넥스는 올해 4인사이트(In-Sight) D900’을 출시해 제조 업체에 대안을 제시하고 있다. 인사이트 D900은 세계 최초의 딥러닝 기반 산업용 머신비전 스마트 카메라로, 코그넥스의 딥러닝 소프트웨어 인사이트 비디(In-Sight ViDi)’를 내장하고 있어 제조 업체의 비용 부담을 낮춰준다.


또한 인사이트D900은 공정라인에 PC를 추가로 설치하지 않아도 사용이 가능하며, 내장된 인사이트 비디소프트웨어가 별도프로그래밍이 필요없는 코그넥스 스프레드 시트’ 인터페이스를 제공하기 때문에 기존의 전통적 비전검사방식인 In-Sight 시스템 사용자는 물론 PC 및 딥러닝 전문지식이 없는 일반공정 담당자도 쉽게 사용할 수 있다전통적인 비전검사방식과 딥러닝 기반검사를 쉽게결합하여 사용할 수 있기 때문에 비정형적인 결함검사를 포함한 다양한 산업의 복잡한 검사를 자동화하는데 적합하다.


빠르고 정확한 조립 검사가 가능한 ‘In-Sight ViDi Check’, 복잡한 결함 감지 분석이 가능한 ‘In-Sight ViDi Detect’, 난이도 높은 OCR(광학문자판독)을 해결하는 ‘In-Sight ViDi Read’ 툴로 구성되어 있는 인사이트 D900은 특히 자동차, 전자, 패키징 산업 검사에 유용하게 적용할 수 있다. 다음은 해당 산업 검사에 적용될 수 있는 딥러닝 활용 사례들이다. 

 

자동차 산업 분야자동차 내부 시스템 및 구성품 제작 과정

자동차 부품 제조 및 완성차 조립 공장은 부품 조립부터 출고 전 최종 검사에 이르기까지 대부분의 제작 과정에 딥러닝 솔루션이 결합된 머신비전 및 바코드 판독 기술을 사용하고 있다.


(1) 부품 결함 탐지피스톤링

자동차의 기능 문제를 야기할 수 있는 부품 결함은 운전자의 안전과 직결되어 있기에 정확하게 결함을 탐지해야 한다. 딥러닝 솔루션은 대표적인 정상불량이미지를 통해 정상 범위 내의 변동, 녹슨 자국과 사소한 균열 등 허용 가능한 결함을 함께 학습해 금속 표면의 예측이 어렵고 가변적인 결함을 자동으로 감지한다.


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그림 2. 딥러닝 솔루션을 통한 피스톤링 결함 검사 


(2) OCR(광학문자판독)차대번호

자동차의 차대번호(VIN) 검사에 딥러닝 솔루션을 적용하면 기존 머신비전 시스템으로 인식하지 못하던 변형된 문제를 쉽고 정확하게 판독할 수 있다. 표면의 광택과 대비로 인한 불분명한 문자까지도 인식 가능하며, 판독 오류가 발생할 경우에는 소프트웨어 모델이 모든 문자를 정확하게 식별할 때까지 누락된 문자만 재교육하면 된다.


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그림 3. 딥러닝 솔루션을 통한 차대번호 인식 
 




..(후략)


 

코그넥스

  본 기사는 2020년 7월호에 게재되었습니다. 


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