솔루션응용 분야(Page 10)
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응용 분야

AI 비전 응용 분야는 카메라와 딥러닝을 활용해 제품 검사, 부품 계수, 코드 판독, 조립 상태 확인, 로봇 가이드 등의 작업을 자동화하여 제조 현장에 지능형 자동화를 구현합니다. 카메라가 인식해야 할 대상, 모델의 학습 방식, 결과가 검사 판정인지 로봇 동작인지에 따라 각 애플리케이션은 작업별로 구성됩니다. 애플리케이션은 AI 검사(AI Inspection)와 AI 로보틱스(AI Robotics)의 두 제품군으로 나뉩니다. 각 페이지에서는 해당 작업에서 검증된 실제 생산 현장 적용 사례를 확인할 수 있어 귀사의 생산 라인에 가장 적합한 애플리케이션을 찾는 데 도움이 됩니다.

AI 검사

자동화에 저항하는 검사를 위한 AI 검사 애플리케이션: 고정된 패턴이 없는 결함, 사람만이 기록할 수 있는 판독값, 주의에 의존하는 절차. 각 페이지는 카메라나 AR 장치가 규칙과 시력이 누락된 상태로 유지되는 검사를 맡은 배포를 수집합니다.

산업용 OCR은 금속에 새겨진 문자, 반사 캡 위로 구부러진 문자 또는 프로세스 자체에 의해 흐려진 문자 등 문서 스캐너가 결코 제작되지 않은 표시를 판독합니다. 이러한 배포에서는 수동 키 입력 없이 추적 시스템에 캡처된 일련 번호와 배치 코드를 보여줍니다.

AI 계산은 모든 사람이 신뢰하지 않지만 어쨌든 쌓여 있거나 겹치거나 모두 비슷한 항목에 대해 반복하는 집계를 제거합니다. 여기 배포에서는 몇 초 만에 카메라 뷰에서 수행된 재고 조사 및 세트 점검이 표시되며 총계는 계산한 사람에 따라 변경되지 않습니다.

AI 정렬 및 분류는 농산물 등급이나 거의 동일한 동전과 같이 고정된 규칙에 비해 너무 미묘한 방식으로 다른 항목을 처리합니다. 이러한 배포에서는 예제 이미지에서 학습된 정렬을 보여주며 지속적인 임계값 재조정이 필요한 자연스러운 변형에 보조를 맞춥니다.

AI 조립 검증은 장치가 스테이션에 있는 동안 잘못되거나 누락된 구성 요소를 포착하므로 분해하는 대신 재작업에 몇 분밖에 걸리지 않습니다. 이러한 배포에서는 운영자의 속도를 늦추지 않고 실시간으로 올바른 구성에 대해 확인된 빌드를 보여줍니다.

AI 결함 감지는 규칙이 할 수 없는 문제에 대한 답을 제공합니다. 결함은 두 번 이상 동일하게 보이지 않고 위치가 이동하며 배경 질감에 숨겨집니다. 이러한 배포에서는 제조업체가 라벨이 붙은 소수의 이미지에서 감지를 훈련한 다음 새로운 결함 유형이 나타날 때 정확도를 유지하는 것을 보여줍니다.

AI 품질 검사는 라인 끝에서 판단을 맡습니다. 여기서 제품은 전체적으로 통과되어야 하며 허용 가능한 변형은 결함처럼 보입니다. 여기 배포에서는 인간 그레이더에게 피로로 인한 드리프트 없이 라인 속도로 실행되는 최종 점검을 보여줍니다.

유무 감지는 누락된 부품이 빠져나가는 간격을 줄여줍니다. 구성 요소가 너무 작거나 너무 많아서 눈이 빈 위치를 훑어볼 수 있습니다. 이러한 배포에는 장치가 이동하기 전에 확인된 모든 포켓, 커넥터 및 패스너가 표시되며, 손으로 세는 속도는 일치할 수 없습니다.

AI 원격 모니터링은 현장을 떠나지 않는 카메라로 돌아다니는 것을 대체하고 방문 사이에만 고장나는 기계와 게이지를 관찰합니다. 이러한 배치는 기존 IP 카메라가 지속적인 감독으로 전환되어 조치를 취해야 하는 사람에게 비정상적인 상태가 전달됨을 보여줍니다.

자동 게이지 판독은 다이얼을 향해 걸어가고, 눈을 가늘게 뜨고, 어떤 시스템에서도 확인할 수 없는 숫자를 적는 일상을 끝냅니다. 이러한 배포에서는 아날로그 게이지와 표시기 패널이 기록된 디지털 데이터로 변환되어 표시되며 범위를 벗어난 판독값은 발생하는 순간 플래그가 지정됩니다.

AI 안전검사는 로딩 절차부터 환자에게 도달하는 오염까지, 실수로 인한 사고가 발생하는 부분을 점검하는 것을 목표로 합니다. 이러한 배포에서는 누구의 기억에도 의존하지 않는 기록을 사용하여 매번 서면 표준에 따라 실행되는 검사를 보여줍니다.

AI SOP 준수는 서면 절차와 숙련된 운영자가 표류하고 새로운 운영자가 추측하는 스테이션에서 실제로 일어나는 일 사이의 격차를 해결합니다. 이러한 배포에서는 다음 감사가 아닌 현재 건너뛰거나 재정렬된 단계를 포착하는 AR 지침을 보여줍니다.

AI 로보틱스

거부하는 데 사용되는 처리 작업 자동화를 위한 AI 로봇 공학 애플리케이션: 상자에 뒤죽박죽된 부품, 패턴 없이 쌓인 팔레트, 주기마다 다르게 배치되는 작업물. 각 페이지는 3D 비전이 로봇에게 고정 프로그래밍이 제공할 수 없는 위치 데이터를 제공한 배포를 수집합니다.

비전 가이드 로봇은 학습된 경로와 실제 부품 사이의 간격을 좁혀 프로그램이 가정하는 위치에 정확히 위치하지 않습니다. 이러한 배치에서는 로봇이 매 사이클마다 측정된 공작물의 실제 위치에 대한 밀봉, 트리밍, 마킹 및 연삭을 보여줍니다.

로봇식 빈 피킹은 로봇이 쓰레기통에서 멀리 떨어져 있도록 하는 프레젠테이션 문제(부품이 무작위로 뒤죽박죽되어 있거나, 겹치거나, 반사되거나 반투명한 경우)를 해결합니다. 이러한 배포는 3D 비전이 각 부품에 대해 몇 밀리미터 크기의 조각까지 충돌 없는 선택을 찾는 것을 보여줍니다.

부품이 고정된 방향으로 도착하지 않기 때문에 수동으로 유지되는 로딩 단계를 위한 로봇 기계 관리. 이러한 배포에서는 빈에서 바로 원시 공작물에 대한 선택 좌표를 생성하는 3D 비전이 표시되므로 기계는 더 이상 사이클 사이에 사람을 기다리지 않습니다.

비전 가이드 픽 앤 플레이스는 엄격한 자동화에 필요한 지그와 피더를 제거하여 고정되지 않고 혼합된 프레젠테이션으로 도착하는 품목을 찾습니다. 이러한 배포에서는 로봇이 부품별로 전용 도구를 사용하지 않고 기어를 싣고, 조립 라인에 공급하고, 깨지기 쉬운 물품을 처리하는 모습을 보여줍니다.

상자의 크기, 라벨, 적재 패턴이 다양한 혼합 케이스 적재를 위한 로봇식 디팔레타이징. AI 비전은 최상위 레이어를 분할하고 주기당 여러 케이스를 선택하여 프로그래밍할 고정된 패턴 없이 도착하는 팔레트를 처리합니다.

유리 섬유 보빈의 로봇식 랙 해제, 다양한 간격과 정렬로 도착하는 운송 랙에서 무거운 스풀을 들어올림. 3D 비전은 각 보빈의 위치를 파악하므로 부피가 큰 부품을 수동으로 처리하지 않고도 로봇이 언로드할 수 있습니다.

로봇 키팅은 하나의 키트가 수십 개의 구성 요소를 5mm 와셔까지 포괄하는 피더 기반 자동화를 무너뜨리는 부품 다양성을 취합니다. 이러한 배포에서는 모든 부품 번호에 대한 전용 공급 장치를 구축하지 않고 용기에서 식별 및 조립된 혼합 세트를 보여줍니다.

3D 매칭을 통해 안내되는 로봇식 연삭 및 레일 가장자리 다듬기. 주조 및 용접 부품이 충분히 다양하여 학습된 경로가 재료를 남기거나 너무 깊게 절단할 수 있습니다. 로봇은 각 조각을 측정하고 도구 경로를 실제 형상에 맞게 조정합니다.

3D 매칭은 프로그램에서 부품이 있다고 가정하는 위치와 사이클마다 실제 위치 사이의 간격을 줄여줍니다. 이러한 배포에서는 스캔한 작업물이 참조 모델에 정렬되어 표시되므로 도구는 다시 고정하지 않고도 곡면 및 일관되지 않은 표면을 추적할 수 있습니다.

SolVision · Defect detection
Run your own parts through SolVision —
Bring your defect images, get a trained inspection model back.