빠른 작업 구성
단계형 설정 흐름을 활용해 검사 대상과 판정 조건을 비교적 직관적으로 구성합니다.
2D Vision · Edge Learning
Cognex In-Sight 2800 시리즈 AI 비전검사 스마트카메라
In-Sight 2800·2801·2802(IS2800·IS2801·IS2802)는 Edge Learning과 룰 기반 비전 도구로 AI 분류, OCR 문자 판독과 부품 유무검사를 구성하는 스마트카메라 시리즈입니다.
01 · Overview
제품 개요
In-Sight 2800은 복잡한 코딩 없이 비교적 빠르게 검사 작업을 구성하면서도 AI 분류와 문자 판독을 활용할 수 있는 제품입니다. 단순 센서로는 구분하기 어려운 형상 차이, 인쇄 편차, 부품 유무를 자동화하려는 첫 비전 프로젝트에 특히 실용적입니다.
식품·포장, 생활용품, 자동차 부품, 전자 조립과 같이 품종 변경이 있고 작업자가 쉽게 운영해야 하는 공정에 활용할 수 있습니다.
Model Selection
IS2801·IS2802 모델 및 해상도 비교
In-Sight 2801(IS2801)과 In-Sight 2802(IS2802)는 In-Sight 2800 시리즈의 모델입니다. 검사 범위(FOV), 최소 특징 크기와 문자 높이를 확인해 해상도를 선정하고, 색상 구분의 필요성에 따라 모노·컬러 구성을 비교합니다.
| 제품 모델 | 모델 표기 | 해상도 (픽셀) | 선정 기준 |
|---|---|---|---|
| In-Sight 2800 | IS2800 | 720 × 540 | 기본 유무검사·분류에 필요한 영상 확인 |
| In-Sight 2801 | IS2801 | 1440 × 1080 | FOV와 작은 부품·문자의 픽셀 수 검토 |
| In-Sight 2802 | IS2802 | 1920 × 1080 | 가로 FOV와 문자·형상 표현에 필요한 픽셀 수 검토 |
IS2801·IS2802의 해상도와 함께 렌즈, 조명, 모노·컬러 및 툴 구성을 확인합니다. 동일한 시리즈에서도 세부 주문 모델과 펌웨어에 따라 사용할 수 있는 기능을 확인해야 합니다.
제조사 자료: In-Sight 2800 시리즈 영상 센서 사양
02 · Key Features
주요 특징
AI 분류와 문자 판독
제품 종류 분류, 인쇄 문자 판독, 정상·불량 구분처럼 편차가 있는 과제에 대응합니다.
룰 기반 검사 병행
유무, 위치, 수량 같은 명확한 조건은 전통적인 비전 도구와 함께 처리합니다.
Model Selection
Edge Learning으로 구성하는 AI 검사·AI OCR
Edge Learning(엣지러닝)은 스마트카메라에서 영상을 처리하는 AI 기술입니다. In-Sight 2800 시리즈에서는 정상·불량 또는 제품 종류를 구분하는 AI 분류와 인쇄 문자 판독을 검토할 수 있습니다. 학습 데이터에는 실제 생산에서 나타나는 위치·방향·인쇄·조명 편차를 포함합니다.
AI 분류 · 정상/불량 검사
Edge Learning 분류 도구로 제품 종류, 조립 상태와 OK·NG를 구분하는 검사를 구성합니다. 비슷한 형상이나 불량은 경계 샘플을 추가해 과검출·미검출을 확인합니다.
AI OCR · 문자 판독
Edge Learning 문자 판독 도구로 생산일자, LOT No.와 제조번호 등 인쇄 문자를 읽습니다. 번짐·흐림·저대비·곡면은 조명과 촬영 각도를 맞춘 뒤 샘플로 판독 가능성을 확인합니다.
유무검사 · OCR·OCV 조합
부품 위치·수량·유무는 룰 기반 도구로 확인하고 AI 결과와 조합합니다. OCR 판독 문자열을 기대값과 비교하는 OCV 검사와 PLC OK·NG 출력을 함께 구성할 수 있습니다.
IS2801·IS2802로 AI 검사를 도입할 때는 검사할 영역과 분류 기준부터 정합니다. 학습에 사용하지 않은 샘플로 검증하고, 신뢰도 점수와 판정 기준을 맞춘 뒤 실제 택타임과 No Read·NG 처리 흐름을 확인합니다.
ASPEC은 코그넥스 스마트카메라의 Edge Learning 적용, 렌즈·조명 선정, 샘플 테스트, PLC·MES 연동을 함께 지원합니다. 상세한 검사 구성은 AI 비전검사와 OCR·OCV 문자검사 페이지에서도 확인할 수 있습니다.
기술 자료: Cognex Edge Learning 소개
03 · Application Fit
이런 검사에 적합합니다
부품 유무와 조립 확인
복수 위치의 누락, 방향, 조합 상태를 한 번에 확인해야 하는 공정입니다.
품종 및 불량 유형 분류
OK·NG를 넘어 제품 종류나 불량 유형을 나누어야 하는 검사입니다.
유통기한·LOT OCR
반사나 인쇄 편차가 있는 문자 정보를 읽고 생산 이력과 연결하는 공정입니다.
04 · Specification Guide
주요 사양
제품 선정에 앞서 아래 항목을 기준으로 검사 조건과 옵션을 확인합니다.
제품 형태
독립 실행형 2D 비전 시스템
검사 구성
Edge Learning 기반 AI 도구와 룰 기반 도구 조합
선정 기준
검사 난이도, 촬영 범위, 문자 상태, 설치 공간, 운영 편의성
적용 모델 및 옵션에 따라 상이합니다. 해상도, 렌즈, 조명, 통신과 세부 사양은 검사 대상 및 설치 조건을 확인한 뒤 문의 바랍니다.
05 · Inspection Tasks
적용 가능한 검사
- 부품 유무검사
- 조립 상태 확인
- 제품 종류 분류
- OCR 문자 판독
- 인쇄 품질 확인
- 간단한 위치·형상 검사
06 · ASPEC Engineering
ASPEC에서 지원하는 범위
단품 공급만이 아니라 실제 생산라인에서 안정적으로 작동하도록 광학계, 제어와 소프트웨어를 함께 구성합니다.
- 제품 선정
- 렌즈 선정
- 머신비전 조명 선정
- 트리거 및 I/O 구성
- PLC 연동
- MES 연동
- 검사 프로그램 개발
- 현장 셋업
- 샘플 테스트
- 유지보수
07 · References & Related Products
관련 머신비전 구축 사례
ASPEC의 AI·OCR·바코드·정렬 검사 사례에서 검사 방식과 시스템 구성 방향을 확인할 수 있습니다. 공개 사례는 특정 제품 모델 사용을 의미하지 않으며 실제 모델은 현장 조건에 따라 선정합니다. 구축사례 라이브러리 보기
함께 검토할 제품
08 · FAQ
제품 선정 FAQ
IS2801과 IS2802는 어떤 기준으로 선택하나요?
IS2801은 1440 × 1080, IS2802는 1920 × 1080 픽셀입니다. 해상도 외에도 FOV, WD, 문자 높이, 최소 검사 크기와 필요한 렌즈·조명 조건을 함께 확인합니다.
Edge Learning으로 AI 외관검사를 할 수 있나요?
정상·불량 샘플의 외관 차이를 분류하는 검사를 검토할 수 있습니다. 작은 불량이나 편차가 큰 제품은 광학 조건과 학습·검증 샘플로 성능을 확인합니다. 필요한 출력이 분류인지 불량 위치 표시인지도 먼저 정합니다.
처음 도입하는 머신비전에도 적합한가요?
검사 조건이 명확하고 현장 운영자가 작업 변경을 직접 수행해야 한다면 우선 검토하기 좋은 제품입니다. 다만 광학 조건과 샘플 편차를 먼저 확인해야 합니다.
OCR은 모든 문자를 바로 읽을 수 있나요?
폰트, 대비, 곡면, 반사, 인쇄 품질에 따라 결과가 달라집니다. 실제 샘플로 조명과 촬영 각도를 먼저 잡은 뒤 판독 가능성을 평가합니다.
AI 검사와 룰 기반 검사를 함께 쓸 수 있나요?
분류나 문자 판독은 AI 도구로, 위치와 수량처럼 기준이 명확한 항목은 룰 기반 도구로 나누어 한 작업 안에서 조합할 수 있습니다.
09 · Project Inquiry
이 제품이 검사 조건에 적합한지 확인해보세요
검사 대상, FOV, WD, 택타임, 불량 유형을 알려주시면 카메라·렌즈·조명과 시스템 구성을 함께 검토해드립니다.