GigE / USB3 / Camera Link 등 표준 카메라와 16K 라인스캔까지 단일 비전 엔진으로 제어합니다.
결함 특성에 맞는 카메라·렌즈·조명·필터를 직접 설계하여 머신비전 검사기 성능을 극대화합니다.
서브픽셀 측정, 캘리브레이션, 외관 결함 검출, 1D/2D 코드 인식, OCR까지 한 시스템에서 처리합니다.
비정형 결함은 딥러닝으로, 정형 결함은 룰 기반으로 · 머신비전과 AI를 자연스럽게 결합합니다.
Mitsubishi · Siemens · Rockwell 등 PLC와 모션 컨트롤러를 PC 위에서 통합 제어합니다.
단동·인라인 검사 장비와 물류 도킹 라인을 광학·기구·전장 통합 설계로 턴키 공급합니다.
검사 알고리즘을 아무리 다듬어도 이미지에 결함이 보이지 않으면 검출할 수 없습니다. 머신비전 프로젝트가 실패하는 대부분의 원인은 알고리즘이 아니라 조명과 광학 조건에 있습니다. 이프는 결함 특성을 먼저 분석해 조명 각도·파장·렌즈·카메라 해상도를 설계한 뒤 알고리즘에 들어갑니다.
치수 측정이나 위치 판정처럼 기준이 명확한 항목은 룰 기반 머신비전이 더 정확하고 결과를 설명하기도 쉽습니다. 반대로 형상이 매번 달라지는 외관 결함은 딥러닝이 강합니다. 항목마다 맞는 방식을 골라 조합하는 것이 과검과 미검을 동시에 줄이는 가장 현실적인 방법입니다.
한 키워드로 시작하셨더라도, 이프는 SI 시스템 개발·F-AGENT 플랫폼·검사·물류 장비 세 축으로 끝까지 책임집니다.
검토 단계에서 가장 많이 받는 질문을 모았습니다. 더 구체적인 조건은 문의 주시면 담당 엔지니어가 직접 답변드립니다.
머신비전은 규칙으로 정의된 기준에 따라 측정·판정하는 방식이고, AI 비전검사는 학습 데이터로 양품과 불량 패턴을 익혀 판정하는 방식입니다. 이프는 검사 항목별로 두 방식을 조합해 적용합니다.
GigE, USB3, Camera Link 등 표준 인터페이스 카메라를 모두 다루며 16K 라인스캔까지 단일 비전 엔진에서 제어합니다. 특정 제조사에 묶이지 않고 검사 조건에 맞는 사양으로 선정합니다.
요구 택타임을 사전 검토 단계에서 받아 촬상 횟수, 해상도, 연산 방식을 설계합니다. 필요하면 다중 카메라 병렬 처리나 GPU 추론으로 시간을 분산합니다.
Mitsubishi, Siemens, Rockwell 등 주요 PLC와 모션 컨트롤러 연동을 직접 개발합니다. 비전과 설비 제어를 같은 팀이 담당하므로 신호 타이밍 이슈 조정이 빠릅니다.
제품·공정·물량에 맞춰 최적의 검사기 구성을 제안해 드립니다. 요구사항만 알려주시면 빠르게 회신드리겠습니다.
