Hikrobot 머신비전 · AI 스마트카메라

검사 난이도에 따라 학습 방식도 달라질 수 있습니다. 복잡한 외관 불량이나 분할 검사는 딥러닝(Deep Learning)을 검토하고, 비교적 단순한 분류나 현장에서 빠른 학습이 필요한 경우에는 엣지러닝(Edge Learning) 방식도 함께 살펴볼 수 있습니다.

학습 방식보다 먼저 볼 것은 이미지와 데이터입니다. 정상적인 생산 편차와 실제 불량이 충분히 담겨 있는지, 조명과 제품 위치가 안정적인지부터 확인해야 현장 적용 가능성을 판단할 수 있습니다.

PC 기반 VisionMaster 검사 프로그램을 구성해야 한다면 Hikrobot 산업용 카메라도 함께 살펴볼 수 있습니다. Area Scan 카메라를 포함해 검사 대상과 시야, 설치 공간에 맞는 이미지 취득 방식을 먼저 정합니다.

카메라 사양만으로는 검사 품질을 판단하기 어렵습니다. 불량 크기와 제품 재질, 렌즈와 조명 조건을 함께 맞춰 실제 영상에서 필요한 특징이 드러나는지 확인해보겠습니다.

어느 브랜드가 더 좋다고 하나로 정할 필요는 없습니다. 검사 난이도, 필요한 처리속도, AI 기능, 유지보수 방식과 예산을 함께 보고 결정하면 됩니다.

이미 Cognex나 Hikrobot 장비를 사용 중이라면 기존 구성을 최대한 활용할 방법부터 확인해보겠습니다. 브랜드를 먼저 정하기보다 검사 조건을 보고 장비를 고르는 것이 ASPEC의 기준입니다.