CAD 네스팅 데이터를 통합하면 자동화 시스템이 보이지 않는 절단을 "볼" 수 있습니다. 가죽 절단은 재료의 부품과 스크랩이 색상이 동일한 초박형 블레이드를 사용하기 때문에 표준 머신 비전은 그 경계를 감지할 수 없습니다. 디지털 청사진(CAD)과 시각적 스캔을 결합하는 것이 로봇을 절단된 부품의 정확한 위치와 회전으로 안내하는 유일한 방법입니다.
핵심 요점 머신 비전만으로는 가죽 분류에 실패합니다. 시각적 대비가 전혀 없기 때문에 절단된 가죽을 단일 연속 표면으로 인식하기 때문입니다. CAD 네스팅 데이터를 비전 스캔에 겹쳐 놓으면 물리적으로 절단되었지만 주변 폐기물과 시각적으로 구별되지 않는 개별 부품을 식별하는 데 필요한 "디지털 좌표"를 제공합니다.
머신 비전만으로는 한계가 있습니다
제로 대비의 어려움
가죽 가공에서 작업물과 스크랩 재료는 정확히 동일한 색상과 질감을 공유합니다.
표준 머신 비전은 대비(예: 가장자리 감지 또는 색상 변경)에 의존하여 객체를 식별합니다. 부품이 주변 폐기물과 동일하게 보이면 비전 시스템은 분리된 구성 요소가 아닌 통합된 객체로 인식합니다.
"보이지 않는" 절단
현대 가죽 절단은 재료 수율과 정밀도를 극대화하기 위해 초박형 블레이드를 사용합니다.
이러한 블레이드는 카메라가 감지하기에 충분히 큰 가시적인 틈을 만들지 않는 매우 미세한 절단을 생성합니다. 광학 센서에는 재료 표면이 끊어지지 않은 것처럼 보여 절단선이 사실상 보이지 않게 됩니다.
CAD 통합이 문제를 해결하는 방법
디지털 "X-레이" 비전
카메라가 절단을 볼 수 없으므로 시스템은 처음에 절단을 결정한 데이터, 즉 CAD 네스팅 정보에 의존해야 합니다.
CAD 파일에는 각 부품의 정확한 형상, 방향 및 레이아웃이 포함되어 있습니다. 카메라가 보는 것과 관계없이 재료가 분리된 위치에 대한 "진실의 원천" 역할을 합니다.
좌표 변환
이 솔루션에는 매칭 및 매핑 프로세스가 포함됩니다.
머신 비전 시스템은 명확하게 볼 수 있는 가죽 또는 네스팅 영역의 외부 윤곽을 스캔합니다. 그런 다음 좌표 변환을 사용하여 해당 시각적 스캔에 알려진 CAD 패턴을 겹쳐 놓습니다.
디지털 맵을 물리적 외부 경계에 고정함으로써 시스템은 각 개별 부품의 정확한 위치 및 회전 각도를 계산합니다.
절충안 이해
윤곽 정확도에 대한 의존성
이 방법은 비전 시스템이 네스팅 영역의 외부 둘레를 효과적으로 식별하는 데 크게 의존합니다.
외부 윤곽이 가려지거나 절단 후 가죽이 크게 이동하면 좌표 변환이 잘못 정렬될 수 있습니다. 시스템은 외부 가장자리와 내부 부품 간의 내부 관계가 CAD 데이터를 기반으로 고정되어 있다고 가정합니다.
보정의 복잡성
디지털 데이터 파일과 물리적 광학 센서를 통합하려면 정확한 좌표계 보정이 필요합니다.
단순한 "보고 집기" 비전 시스템과 달리 이 접근 방식은 소프트웨어가 실시간으로 디지털 CAD 좌표를 로봇의 물리적 좌표계로 변환해야 합니다. 이 수학적 변환의 오류는 로봇이 집기를 놓치게 됩니다.
프로세스에 대한 올바른 선택
안정적인 가죽 분류 시스템을 구현하려면 다음 전략적 우선순위를 고려하십시오.
- 주요 초점이 집기 정확도인 경우: 좌표 변환 속도를 우선시하는 소프트웨어 스택을 보장합니다. 이 계산은 로봇이 보이지 않는 부품을 얼마나 잘 잡는지 결정합니다.
- 주요 초점이 공정 신뢰성인 경우: 비전 스캔 외부 윤곽에 대한 엄격한 검증을 구현합니다. 전체 CAD 오버레이는 올바르게 작동하기 위해 이 초기 경계 일치에 의존하기 때문입니다.
가죽 분류의 성공은 더 나은 카메라에 관한 것이 아니라 더 스마트한 데이터 통합에 관한 것입니다.
요약 표:
| 과제 | 전통적인 머신 비전 | CAD-비전 통합 |
|---|---|---|
| 시각적 대비 | 동일한 색상의 부품/폐기물에서 실패 | 디지털 매핑을 통해 제로 대비 극복 |
| 가장자리 감지 | 초박형 블레이드 절단을 볼 수 없음 | CAD 소스 데이터를 사용하여 정확한 형상 생성 |
| 부품 위치 | 가시적인 윤곽에 제한됨 | 정확한 X, Y 및 회전 좌표 계산 |
| 분류 정확도 | 낮음 (부품 누락 가능성 높음) | 높음 (디지털 X-레이 정밀도) |
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