SolVision사례 연구
커피 캡슐 검사 AI 활용
사례
커피 캡슐 포장 효율성 및 정밀성
커피 캡슐 기계는 다양한 커피 블렌드를 일회용 캡슐로 제공하여 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 이 캡슐은 종종 원산지, 맛 프로필, 커피 유형을 나타내기 위해 색상으로 구분됩니다. 자동화된 포장 시스템에서는 각 캡슐을 트레이 포장 내 지정된 위치에 정확하게 분류하고 배치하는 것이 중요하며, 이는 올바른 내용물과 생산 품질을 유지하는 데 필수적입니다.
도전 과제
색상 알루미늄 포장 인식
다양한 커피 캡슐은 색상에서 미세한 차이가 있어, 심지어 고급 AI 시스템조차 이를 구분하기 어려울 수 있습니다. 알루미늄 포장의 반사 특성은 눈부심을 발생시켜 이미지 인식을 복잡하게 만들며, 이러한 구분을 가릴 수 있습니다. 전통적인 규칙 기반 비전 시스템은 특정 조명, 렌즈 및 센서를 이용해 정확한 검사를 달성하지만, 반사 표면과 다양한 환경 조건으로 인해 종종 비효율적인 포장 검사 문제가 발생합니다.
솔루션
SolVision을 활용한 정밀 AI 검사
SolVision은 고급 AI 기반 검사를 통해 커피 캡슐의 트레이 포장 분류를 개선합니다. 표준 및 비정상적인 배치 패턴을 모두 인식하여 잘못 정렬된 캡슐을 실시간으로 정확하게 분류하고 감지할 수 있습니다. 존재/부재 감지 기능을 활용하여 모든 캡슐이 정확히 파악됩니다. 다양한 훈련 이미지를 사용하여 반사 알루미늄 포장 및 미세한 색상 차이 문제를 효과적으로 해결하며, 높은 감지 정확도와 일관된 제품 품질을 보장합니다.
커피 캡슐 존재/부재 감지
부재 캡슐
잘못된 순서