Home → Solution → Vision System → 도계품질 검사시스템     도계과정에서 CCD 카메라를 이용하여 획득한 계육의 이미지를 처리, 분석함으로써 사육에서부터 Catching, 상차, 운송, 공장, Dumbing에 이르는 단계에서 발생하는 품질 저하요인의 원인을 밝혀내고 이를 사육시스템 및 품질관리시스템에 반영하여 생산성을 향상시키기 위한 시스템     사육관리 프로세스의 개선을 통한 생산성 향상 비품의 유형별 분류를 통해 비품 발생의 원인을 분석하고 이를 닭 값 정산 및 인센티브 지급에 이용 함으로써 사육장의 생산 프로세스의 개선을 유도하고 이를 통해 불량품의 감소 및 고품질 달성   비품의 유형별 분류   초당 평균 3 개의 제품에 대해 Volume Detection, 색을 통한 비품 검색, 형태를 통한 비품 검색, 비품 발생지 유추를 빠르고 정확하게 처리.   제품 등급 판정에 대한 정확한 자료 제시   비품 검출 후 등급을 판정하면서 정확한 근거를 제시 비품 발생 부위와 등급 판정 사유 그리고 해당 제품의 이미지를 제공   비품 발생의 원인 분석 추적   비품 발생이 일어난 부분을 크게 농가, 상차, 운송, 공장으로 분류 가능하며 농가별 비품 현황이나 운송담당자별 비품 현황 등으로 쉽게 분석 가능. 도계생산과정의 자동화를 통한 생산성 향상   샘플검사가 아닌 전수검사시스템 구축   도계 공정과정에서의 전수검사를 통해 샘플검사로 인한 불량제품의 대량 발생을 방지하여 품질 보증체제 구축   이미지 처리에 대한 객관성 확보   생김새가 각기 다른 생물체에 대한 형태의 불량 검출과 같은 경우 육안 검사시 기준 설정이 굉장히 모호하고 자칫 잘못된 검출이 수행될 수 있음.   자동화 된 데이타 처리 분석   자동화된 데이터 처리를 통해 정보를 분석하여 다양한 레포트와 그래프로 표현하고 이를 통해 비품에 대한 신속한 현황 파악토록 함.       ▶ 이미지 획득 - IEEE1394 Interface Digital CCD Camera - Resolution : 1024 X 768 - 고주파 형광 램프 시스템 ▶ 이미지 분석 (Volume) - Object에 해당하는 Pixel에 픽셀 가중치를 곱하여 산정 ▶ 이미지 분석 (Color) - 불량 별 색상을 등록하여 Pixel마다 Color를 비교한 후 불량을 판정한다. ▶ 이미지 분석 (형태) - 날개가 일정라인 아래로 쳐져서 들어올 경우 또는 어깨가 부러져 목과 붙어서 들어오는 도체에 대하여 - 날개 양쪽으로 검출라인을 비교하여 골절로 판단한다. ▶ 불량 데이터 및 이미지 저장 - 불량데이터 : 불량 명칭, 부위, RGB, 등급, 이미지 경로 등을 저장한다. - 불량이미지 : JPG, RAW, BMP 등 다양한 형태의 포맷으로 저장 가능하다.     ▶ 불량 이미지 조회 - 검색 조건을 설정하여 조건에 해당하는 불량 이미지를 조회한다.   ▶ 불량 데이터 확정 - 불량으로 검출된 이미지를 직접 보면서 불량 검출 내용을 수정하여 정확한 자료로 확정한다.   ▶ 시뮬레이션 - RAW포맷 이미지를 이용하면 VQIS에서의 검사와 같은 방법으로 직접 검사를 수행해볼 수 있다.   ▶ 기간별, 농가별, 차량별, 상차반별 분석 자료의 출력     ▶ 농가별 계군 중량 확정 - 농가별로 모든 개체에 대한 중량을 저장한 후 확정 시에 중량에 대한 평균, 표준편차, 분산 등의 정보를 얻을 수 있다. - 특정 농가에 대한 중량 균일도를 알아보기 위한 지표가 된다. ▶ 검출 크기 설정 - 확정 작업 결과를 검출 크기로 정렬하여 검출 크기를 설정할 수 있다.