유리 검사

투명도, 반사율 및 광학 복잡성으로 인해 고유한 검사 문제가 발생하기 때문에 유리 제조의 품질 관리는 머신 비전에서 가장 까다로운 응용 분야 중 하나입니다. 유리병의 실부터 스마트폰 카메라 렌즈에 이르기까지 유리 제품은 기능성과 소비자 안전을 모두 보장하기 위해 완벽한 표면과 정확한 크기가 필요합니다.

유리 제품의 품질 불량은 즉각적인 거부 비용 이상의 심각한 결과를 초래합니다. 결함이 있는 식품 용기는 제품 밀봉을 손상시켜 오염 및 잠재적인 소비자 안전 문제를 초래할 수 있습니다. 카메라 렌즈의 표면 결함은 이미지 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 커버 유리 어셈블리의 가장자리 결함은 조기 고장 또는 안전 위험을 초래할 수 있습니다.  

머신 비전 기술만이 이러한 까다로운 품질 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 

유리의 투명성으로 인해 배경 요소가 결함 감지를 방해하며, 표면 반사율은 실제 결함을 가리거나 거짓 긍정을 유발할 수 있는 반짝임, 밝은 점 및 굴절을 생성합니다. 이러한 문제로 인해 일관된 조명과 신뢰할 수 있는 결함 감지가 매우 복잡해집니다.  

기존 시스템은 다음과 같은 유리 검사 문제로 어려움을 겪고 있습니다.

• 배경 간섭이 표면 결함 감지를 복잡하게 만드는 투명성 효과
• 실제 결함을 가리는 예측할 수 없는 반짝임과 밝은 점을 생성하는 ​반사율 변화
• 정확한 측정이 필요한 나사산 목과 경사진 표면의 가장자리 복잡성​
• 사소한 결함이 성능에 영향을 미치는 광학 표면의 표면 오염 ​감지
• ​중요한 조립 공차 및 밀봉 요건에 대한 치수 정확도 검증

기존의 규칙 기반 머신 비전에서는 유리에 결함이 있는지 검사하는 것이 너무 복잡합니다. 결함은 너무 많은 크기, 모양 및 심각도로 나타날 수 있습니다. 허용 가능한 외관상 결점까지 실제 결함과 함께 처리하면 폐기율과 비용이 증가하며, 다양한 유리 마감은 이미지 형성과 결함 감지를 더욱 복잡하게 만듭니다. 

Cognex AI 기반 검사시스템은 유리 검사를 간소화합니다. 결함을 해결하기 위해 프로그래밍별 규칙에 의존하는 기존 시스템과 달리, Cognex AI 활성화된 솔루션은 허용 가능한 유리 부품과 결함 있는 유리 부품의 대표적인 샘플로부터 학습합니다.

다양한 광학 조건에서 유리 제품의 모든 좋은 예와 나쁜 예를 보여주는 이미지를 제공하여 시스템을 훈련시킵합니다. 이를 통해 시스템은 찍힘, 균열, 내포물, 긁힘 및 오염을 안정적으로 감지하는 동시에 기존 시스템을 혼란에 빠뜨릴 수 있는 반짝임, 굴절 및 투명 효과와 같은 일반적인 유리 외관 변화를 허용하는 방법을 학습할 수 있습니다.

AI 기술의 적응적 특성은 제품 사양이 변경될 때 추가적인 가치를 제공합니다. 컨테이너 설계를 전환하든 새로운 렌즈 형상에 적응하든, 업데이트된 이미지 세트로 시스템을 쉽게 재교육하여 가동 중단 시간을 최소화하면서 신제품 검사를 시작할 수 있습니다.

이 접근 방식은 유리 검사를 매우 까다롭게 만드는 복합 광학 문제를 처리하는 동시에 대량 생산 환경에 필요한 속도와 정확성을 유지합니다.

Cognex의 글로벌 유리 검사 전문가 네트워크와 종합 광학 전문 지식을 항상 이용할 수 있기 때문에 최고의 신뢰성과 생산 효율성을 위해 유리 품질 관리 작업을 최적화하는 데 필요한 전담 지원을 받을 수 있습니다.