본 솔루션은 코그넥스(Cognex)의 AI 기반 머신비전 기술을 활용한 물류·제조 자동화 통합 비전 시스템입니다.
3D 디멘셔닝, 멀티코드 리딩, AI 기반 화물 분류, 병렬 감지 등 네 가지 핵심 비전 솔루션을 통해 물류센터 및 제조 현장의 검사·분류·판독 공정을 자동화합니다. 특히 딥러닝과 엣지러닝 기반의 사전 학습된 AI 알고리즘이 탑재되어, 전문적인 프로그래밍 지식 없이도 빠른 도입과 운영이 가능하며, 기존 로봇 시스템 및 컨베이어 라인과의 유연한 통합을 지원합니다.
마로솔 스토어에 입점된 코그넥스 비전 제품군은 로봇과 비전의 결합을 통해 빠르고 정확한 공장자동화를 실현하며, 품질 검사부터 물류 분류까지 전 공정에 걸쳐 스마트 제조 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다.
작업순서
STEP 1.
물류 라인에 진입한 제품이 3D-A1000 Dimension을 통과하며 3D 스캔이 수행되어 제품의 수량, 크기, 각도를 측정하고 정확한 라벨 부착 위치를 확보합니다.
STEP 2.
DataMan 3816이 컨베이어 상의 제품에 부착된 다수의 1D/2D 바코드를 고속으로 동시 판독하여 제품 정보를 실시간으로 시스템에 전달합니다.
STEP 3.
In-Sight 3816이 AI 기반 분류 알고리즘을 통해 화물의 종류를 자동으로 인식·분류하며, 학습 데이터를 기반으로 분류 정밀도를 지속적으로 개선합니다.
STEP 4.
SLX-3816이 나란히 붙은 물체 또는 부분 겹침 상태를 감지하여 오정렬 패키지를 식별하고, 대형 상단 바코드를 판독하여 올바른 분류 경로로 라우팅합니다.
STEP 5.
각 비전 시스템에서 수집된 데이터가 통합 관리 시스템으로 전달되어 실시간 모니터링 및 생산 이력 관리가 이루어집니다.
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
특장점
AI 기반 비전 기술로 검사 정밀도 극대화
코그넥스의 딥러닝 및 엣지러닝 기반 AI 알고리즘이 탑재되어, 기존 룰 기반 비전 시스템으로는 대응이 어려운 비정형 패턴 인식, 손상 감지, 화물 분류 등의 작업을 높은 정확도로 수행합니다. 학습 데이터 축적에 따라 검사 정밀도가 지속적으로 향상됩니다.
로봇과 비전의 유연한 결합
마로솔 스토어에 입점된 코그넥스 비전 제품군은 다양한 산업용 로봇 및 물류 시스템과의 연동을 지원합니다. 로봇 가이던스 기능을 통해 로봇 시스템이 제품을 효율적으로 핸들링하고 라우팅할 수 있도록 정밀한 위치 데이터를 제공합니다.
빠른 도입과 비전문 인력 운영
포인트 앤 슛 설계와 웹 기반 가이드 UI를 통해, 비전 전문 엔지니어가 아니더라도 수분 내에 시스템 설치와 설정이 가능합니다. 3D-A1000의 경우 15분 이내 설치가 가능하며, SLX 시리즈는 브라우저 기반 설정으로 별도의 소프트웨어 설치가 불필요합니다.
확장성과 통합 관리
멀티 디바이스 관리 기능을 통해 물류 시설 전체에 걸쳐 펌웨어 업데이트 및 구성 변경을 중앙에서 일괄 관리할 수 있어, 대규모 자동화 환경에서도 효율적인 운영이 가능합니다. 또한 하나의 장비에서 바코드 리딩과 AI 검사를 동시에 수행하여 장비 수를 줄이고 유지보수 비용을 절감합니다.
도입효과
주요지표
물류 처리량 극대화 및 오류 최소화 AI 기반 비전 시스템을 통해 고속 라인에서도 99.9% 이상의 바코드 판독률을 달성하고, 사이드 바이 사이드 감지를 통해 오정렬 및 이중 배송 오류를 사전에 방지합니다. 수동 개입을 최소화하여 전체 물류 처리 효율을 향상시켰습니다.
품질 검사 자동화 및 정밀도 향상 딥러닝 기반 분류 알고리즘을 통해 화물의 종류를 자동으로 인식하고, 3D 스캔을 통한 규격 초과 검출 및 손상 감지가 가능하여 불량 화물의 후공정 유입을 방지하고 품질 신뢰도를 확보하였습니다.
도입기업 피드백
마로솔 스토어에서 코그넥스 비전 제품을 만나볼 수 있어 로봇과 비전의 결합을 쉽게 검토할 수 있었습니다. AI 기반 비전 솔루션 덕분에 기존 비전 시스템 대비 검사 속도와 정밀도가 크게 개선되었으며, 다양한 제품 조건 변화에도 유연하게 대응할 수 있게 되었습니다.
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코그넥스 AI 비전 4종 리뷰👀 바코드 255개를 한번에 읽는 3D AI 비전이 있다고?
적용분야
산업 > 금속/플라스틱, 산업 > 자동차, 산업 > 기계, 공정 > 검사, 자동화 분야 > 제조, 자동화 분야 > 물류