코그넥스, 딥러닝 기반 머신비전 솔루션으로 패키징 검사 자동화 사례 발표
  • 2020-11-11
  • 신윤오 기자, yoshin@elec4.co.kr

정확한 검사로 불필요한 재작업을 줄이고, 많은 비용 발생하는 제품 리콜 방지

코그넥스는 포장 소비재, 식음료, 제약, 의료기기 등의 산업에서 제품 품질과 소비자 안전 보장을 위한 패키징 검사 자동화에 사용되는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션인 ‘인사이트(In-Sight) 비전 시스템’과 이미지 기반 바코드 리더기의 활용 사례를 발표했다.



결함이 있거나 손상된 패키징은 제품 품질, 안전, 가치에 대한 유통업체와 소비자의 인식에 부정적 영향을 미쳐 제품 리콜의 원인이 될 수 있다. 특히 건강 및 안전 이슈로 인한 리콜은 기업과 브랜드 신뢰도에 큰 타격을 주며 막대한 비용을 발생시키는 치명적 문제가 된다. 만약 공급업체 단일 리콜일지라도 이는 곧 공급망 전체의 수많은 회사에 영향을 미칠 수 있는 사항이기에 제조와 유통의 전 과정에서 철저한 패키징 검사는 필수적이다.

이에 코그넥스는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션으로 제조에 더 높은 수준의 자동화 기술을 통합해 기업이 패키징 검사를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 코그넥스의 머신비전, 딥러닝, 바코드 판독, 바코드 검증 기술의 조합은 제조 및 유통의 전 과정에서 1차 및 2차 패키징이 적절하게 밀봉되고, 조작된 부분 없이 올바르게 조립되었으며, 최종적으로 결함이 없음을 보장해 불필요한 재작업을 줄일 수 있고, 많은 비용이 발생하는 제품 리콜 또한 막을 수 있다.
 
코그넥스코리아 문응진 대표는 “코그넥스는 제품의 최종 품질을 보장하는 핵심 요소인 패키징을 위해 더 빠르고 강력한 머신비전 시스템을 원하는 고객의 니즈를 정확히 파악한 뒤, 머신비전에 딥러닝을 결합한 자동화 검사 시스템을 제공해 고객의 까다로운 요구사항들까지도 모두 충족시키고 있다”라며, “코그넥스의 딥러닝 기반 머신비전 솔루션을 패키징 검사에 도입할 경우, 기업은 최소한의 작업자 개입만으로도 일관된 제품 품질을 확보할 수 있어 생산성과 투자 효과를 극대화 할 수 있으며 브랜드 평판도 함께 향상 시킬 수 있어 높은 만족도를 보이고 있다.”라고 밝혔다.
 

<저작권자(c)스마트앤컴퍼니. 무단전재-재배포금지>


  •  홈페이지 보기
  •  트위터 보기
  •  페이스북 보기
  •  유투브 보기
  • 100자평 쓰기
  • 로그인

태그 검색
본문 검색
TOP