산업별
산업 분야의 머신 비전을 통해 자동화된 시스템이 보고, 판단하고, 행동할 수 있습니다. 카메라, 광학, 조명 제어 및 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 시각적 데이터를 실시간으로 분석하여 결함 감지, 치수 측정, 코드 판독 및 로봇 안내를 수행합니다. 그러나 각 부문은 서로 다른 대상, 결함, 작동 조건 및 주기 시간을 나타냅니다. 따라서 산업은 산업, 인프라 및 에너지, 소비자 및 의료로 그룹화되어 있으며 각 페이지에는 현장에서 입증된 애플리케이션과 운영 과제에 맞는 배포가 함께 제공됩니다.
산업 분야
규칙이 실행되지 않는 공장을 위한 산업용 머신 비전: 로트에 따라 달라지는 결함, 반사되거나 흐려지는 표시, 결코 가만히 있지 않는 부품. 이러한 배포에서는 전환할 때마다 다시 조정되는 임계값 대신 샘플 이미지에서 훈련된 검사 및 로봇 처리를 보여줍니다.
섬유 및 신발
제품 고유의 색상, 패턴 및 질감으로 결함을 위장하고 AOI가 정상적인 직조를 결함으로 표시하는 섬유 직물 검사입니다. 이러한 배포에서는 모든 항목을 다시 조정하지 않고도 디자인 변경에 걸린 구멍, 매듭 및 끊어진 스티치를 보여줍니다.
인프라 및 에너지
자산이 여러 현장에 분산되어 있고 기록이 여전히 종이에 남아 있는 인프라 자산 검사입니다. 이러한 배포에서는 드론, 카메라 및 AR 장치가 터빈 블레이드부터 로딩 베이까지 서면 표준을 기준으로 검사를 실행하고 발생하는 모든 결과를 기록하는 것을 보여줍니다.
공공 서비스
AI가 아날로그 게이지 수준과 패널 표시등을 지속적으로 판독하고 안전 범위를 벗어나는 모든 것에 플래그를 표시하는 펌핑 스테이션의 유틸리티 자산 검사. 전기 배선 점검은 AR 안내를 통해 절차에 따라 실행되므로 작업이 진행되는 동안 현장 기록이 캡처됩니다.
에너지 및 재생 에너지
풍력 발전소 전체에서 블레이드와 모터 개스킷의 상태를 확인하고 GPS 좌표로 결과를 기록하는 AI 장착 드론을 사용한 재생 에너지 검사. AR 안내 점검은 절차에 따라 에너지 저장 장치 설정 및 전기 배선을 확인하고 디지털 검사 기록을 생성합니다.
항공
공항 계류장 모니터링은 기존 IP 카메라 피드에서 항공기 회전의 각 단계를 측정하여 교량 연결, 화물 적재, 케이터링 및 하선에 대한 수동 스톱워치 기록을 대체합니다. 결과는 실시간 개입을 위해 계류장 관리 시스템에 바로 입력됩니다.
소비·헬스케어
자연스러운 변화가 일반적인 소비재 검사에서는 반사 포장이 고정된 기준을 무시합니다. 이러한 배포는 계란부터 향수 유리 제품에 이르기까지 두 번 동일해 보이지 않는 제품에 대해 등급 지정자, 약국 및 병 제조 업체가 하나의 표준을 유지하고 있음을 보여줍니다.
소매
소매 선반 및 계산대 비전은 선반 이미지의 플래노그램을 감사하여 수동으로 살펴보지 않고도 제품 배치, 선반 라벨 및 재고 격차를 확인합니다. 계산대에서 품목 인식으로 셀프 계산 속도가 빨라지고, 동일한 계산 모델을 통해 매장 전체의 재고 기록이 최신 상태로 유지됩니다.
화장품
향수 유리 제품에 대한 화장품 병 검사를 통해 수동 현장 검사에서는 일반적으로 놓치기 쉬운 투명하고 곡선이며 반사율이 높은 표면에서 생산 결함을 찾아냅니다. 이미지 기반 학습은 각각의 새로운 병 모양에 필요한 조명 및 임계값 조정을 대체합니다.
명품
섬세하고 가치가 높은 품목이 혼합된 형태로 도착하는 고급 주문 처리를 위한 깨지기 쉬운 상품 로봇 피킹입니다. 대부분의 유통 센터에서 이러한 유형의 피킹 매뉴얼을 유지하는 Vision Guided 파악은 파손 위험 없이 각 부품을 선택하고 배치합니다.