라온피플

적용 솔루션

NAVI AI Mercury

캡슐불량 검사

 캡슐형 알약을 생산하는 현장에서는 다양한 유형의 불량이 발생합니다.

 포장 수량이 맞지 않거나, 알약이 파손되는 경우 등, 다양한 형태로 발생하는 불량들을 룰베이스로 검사하는 것은 한계가 있습니다

 새로운 형태의 불량이미지가 입력되더라도 불량 여부를 정확히 판단하기 위해, 라온피플은 AI검사 소프트웨어인 NAVI AI Mercury를 활용해 검사를 수행합니다.

 현장에서 발생한 불량 유형을 학습한 데이터를 활용해 검사가 수행되기 때문에 새로운 불량 유형도 정확히 불량으로 판정이 가능합니다.

검사 개요

• ​검사 분야 : 제약
• 검사 부품 : 알약(캡슐형)
  
• 검사 종류 : 알약 불량 검사
  
• 검사 솔루션 : NAVI AI Mercury
  

라온피플 솔루션의 특장점

• ​다양한 유형을 검사할 수 있음

2011년 제약 바코드 법령, 의약품 일련번호 제도 관련하여 의약품 안전사용 및 유통 투명성 강화 목적으로 제약 분야에 바코드 부착이 의무화 되었습니다. 바코드 부착이 의무화되면서, 바코드를 스캔 하는 공정 작업 또한 많은 시간을 소요하게 되었습니다. 하지면 여기, 공정 시간과 작업자의 부담을 덜어 줄 라온피플의 멀티 바코드를 응용한 사례를 소개 합니다.

예를 들어 50개의 바코드를 판독해야 한다고 할 때, 작업자가 하나씩 바코드를 스캔 하는데 1분의 시간이 걸리지만, 라온피플의 멀티 바코드 솔루션을 이용하면 2~3초만에 50개의 바코드를 쉽게 판독할 수 있습니다. 시간을 줄일 수도 있고 작업자가 줄어들 수도 있습니다. 바코드 판독 시간을 줄여 전체 공정 시간을 단축시켜 보시기 바랍니다.

검사 개요

• 검사 분야 : 제약 제품
• 검사 제품 : 제약 라벨 바코드
  
• 검사 항목 :  모여있는 개별 바코드들을 한번에 인식 

라온피플 특장점

• 모든 종류의 멀티바코드 고속 판독
• 최대 200개의 바코드 동시 판독하는 강력한 멀티 바코드 판독 엔진
  
• 고해상도 카메라로 넓은 영역을 고속으로 판독 (~25MPixel)
  
• 인식 범위와 판독 속도에 따라 유연한 솔루션 구성 가능 

< 입력된 이미지(좌), 바코드 판독 이미지(우) >​

적용된 솔루션

NAVI AI - Mercury

알약의 생산 및 포장 공중 중에 다양한 원인으로 인하여 불량이 발생하는 경우가 빈번합니다.삽입되지않거나 ,깨진알약이 들어가거나, 정해진 수의 알약이 들어가지 않은 경우등 수많은 Case가 존재합니다. 기존의'Rule-based' 방싱의 검사로는 여러 한계로 인하여 검출이 거의 불가능 했었습니다.

템플릿 등록의 한계
탬플릿 매칭은 Golden 템플릿을 등록하고 그 템플릿을 하나하나 비교하는 방식입니다. 따라서 등록된 템플릿이 많을수록 검사시간이 늘어납니다. 하지만 불량의 형태와 위치가 비정형으로 나타난다면 템플릿 매칭 방식으로는 검출이 불가능해 집니다.

파라미터 세팅의 어려움
룰 베이스 이미지 처리시에는 파라미터값에 따라 상이한 결과를 가져옵니다. 다양한 환경변수에 의한 환경이 변하였을때 새로운 파라미터를 찾는 과정이 필요하는 등 검사 프로그램의 파라미터 세팅 시 매우 많은 공수가 들어갑니다.

한계를 뛰어넘은 NAVI AI Mercury (분류 검사 SW)

다양한 불량 Case에 대해서 알약이 놓는 위치/각도/깨진 크기에 따라 보이는 이미지의 형상/밝기/위치가 너무나 다양하여 그 경우의 수는 무한대로 발산합니다. 기존방식으로는 이런 경우 일부의 이미지에 대해 알고리즘을 설계하고 최적의 파라미터를 찾아가는 과정이 필요하였고, 일부 불량에 대한 검출을 포기하거나 고려되지 않은 형상의 이미지가 들어왔을 때 최적의 파라미터를 새로 설정 해 주어야 했습니다. 하지만, 라온피플의 분류 검사 SW - NAVI AI Mercury는 사람과 같이 각 불량의 특징점을 학습하여 학습되지 않았던 새로운 형상의 이미지가 들어오더라도 분류가 가능하고, Image gen기술로 다양한 환경의 변화에도 강인 검출 성능을 보입니다. 또한 Deep Learning 알고리즘과 NVIDIA CUDA의 활용으로 기존 이미지 처리 방식에 비해 월등한 속도로 검사가 가능합니다.

정리해보면 분류 검사 SW - NAVI AI의 장점은 아래와 같습니다.





1. 유연한 대응
사용자가 파라미터 세팅과 같이 복잡한 환경이나 딥러닝의 지식 없이 이미지의 분류만으로 학습하고 원하는 검사환경을 만들 수 있어 새로운 시료 및 변화하는 환경에 유연하게 대처할 수 있습니다.

2. 에러 없는 검출
언제나 일정한 기준으로 검사를 진행함으로 기존의 존재하던 휴먼 에러(작업자에 따라 상이한 기준/피로도에 따른 검출능력 저하 등)를 줄일 수 있습니다.

3. 빠른 검출 속도
1.2M (1,280 X 960) 이미지 기준 약 초당 50장의 속도록 검사가 가능합니다.

4. 다양한 응용
NAVI AI Mercury를 이용한 비전 검사는 이와 같은 물품의 분류 뿐만 아니라, 고속 환경에서의 양품/불량 판정에도 활용 될 수 있습니다.

적용된 솔루션

3D Camera

SI 및 자체 비전 SW 개발 부서에서 라온피플 3D Camera를 이용한 응용 사례를 소개 하도록 하겠습니다.

개발 편의를 고려한 3D 전용 SDK를 기반으로 다양한 응용 분야로 확대 되고 있습니다. 고객께서 보유하고 계신 비전 SW 기술과 3D Camera를 접목하시면 한 단계 Upgrade 된 검사를 경험 하실 수 있습니다. 가장 많이 받는 질문 중의 하나는 다른 3D Camera와 같이 "Calibration 유상 S/W Tool을 구매해야 하나요?"입니다.

검사 개요

• 검사 분야 : 의약 제품
• 검사 제품 : 고속으로 이동하는 알약 검사
• 검사 항목 : 불량 알약 선별(높이, 깨짐, 코팅 벗겨짐) / 광학문자판독(ORC)
  
  

라온피플 3D Camera 장점

1. 로봇을 이용한 사출, 부품 Pick up 동작 단순화

2. 시스템 단순화
- 한 번의 Scan만으로 획득한 3D 영상 정보를 이용 -> 시스템이 단순화





3D Camera를 이용해서 OCR 검사만 하게 되면 뭔가 손해 보는 느낌이 드신다고요?
한 번의 Scan으로 더욱 다양한 검사를 진행 하실 수 있습니다.

예를 들어, 깨짐은 2D Camera도 가능하지만 깨짐과 높이 검사를 함께 진행 해야 하는 경우 2D Camera와 3D Camera를 각각 사용을 하는 것이 좋을까요? 3D Camera 한 대를 이용해서 깨짐과 높이 검사가 모두 가능하기 때문에 별도의 2D Camera를 추가할 필요가 없습니다.