SolVision사례 연구
AI를 활용한 사출 성형 고무 검사
사례
사출 성형 고무 검사
사출 성형 고무 공정은 원자재 품질, 기계 사양, 금형 설계 및 주입 매개변수 등 여러 요인에 영향을 받습니다. 잠재적인 결함은 얼룩이나 긁힘과 같은 미세한 미관 문제에서부터 불완전한 재료나 배출 과정에서의 취급 부주의로 인한 심각한 구조적 손상까지 다양할 수 있습니다. 이러한 결함을 식별하고 품질 관리를 보장하며 AI와 같은 첨단 솔루션으로 생산 공정을 최적화하는 것이 중요한 고무 검사입니다.
도전 과제
전통적인 검사 방법의 한계
전통적인 규칙 기반 비전 시스템은 학습을 위한 방대한 데이터를 필요로 하지만, 사출 성형 고무에서 결함이 나타나는 동적이고 다양한 위치를 처리하는 데 어려움을 겪어 정확도 저하가 발생합니다. 또한, 수동 검사는 표준화가 부족하고 종종 검사 속도가 느리고 일관되지 않아 효과적인 품질 관리와 검사가 어려운 경우가 많습니다. 이러한 도전 과제는 고무 검사 프로세스를 개선하기 위한 고급 AI 솔루션의 필요성을 강조합니다.
