SolVision사례 연구
AI를 활용한 채소 분류
고객
고객은 출하 전에 채소 검사 프로세스를 자동화하려는 유럽 기반의 대형 식품 생산업체입니다.
사례
채소 검사 프로세스
회사는 현재 채소 검사를 수동으로 진행하고 있으며, 특히 아티초크가 포장 전에 컨베이어 벨트에 올바르게 배치되었는지 확인하는 작업을 수행하고 있습니다. 이 노동 집약적이고 시간이 많이 소요되는 방법은 운영자가 더 중요한 작업에 집중할 수 없게 하여 더 효율적인 솔루션의 필요성을 강조합니다.
도전 과제
아티초크 방향 및 각도 감지
각 아티초크는 크기, 모양, 숙성도에 따라 다르기 때문에 효과적인 채소 검사를 위한 도전 과제가 됩니다. 고객은 아티초크의 방향과 각도를 정확하게 식별할 수 있는 AI 기반 솔루션을 찾고 있었으며, 이때 엄격한 사이클 시간 80밀리초 내에 검사가 이루어져야 했습니다. 또한, 자동화 프로세스의 일환으로 기존 데이터베이스로 검사 데이터를 내보낼 수 있는 기능이 필요했습니다.
솔루션
빠른 AI 검사 SolVision
Solomon의 AI 비전 시스템인 SolVision을 사용하여 AI 모델은 아티초크의 방향과 각도를 빠르고 정확하게 식별합니다. 이 모델은 줄기를 기준점으로 사용하여 줄기 크기에 관계없이 정확한 방향 감지가 가능합니다. 또한, SolVision은 아티초크의 특성에 따라 분류할 수 있으며, 다양한 통신 프로토콜을 통해 AI 검사 결과를 내보내 기존 자동화 프로세스와 원활하게 통합됩니다.