자동화된 육안 검사 장비에 대한 딥 러닝의 대상 적용

용기의 자동화된 육안 검사의 정확성과 효율성을 향상시키는 방법에 있어서, 샘플을 함유하는 용기는, 라인 스캔 카메라가 용기의 스토퍼의 에지의 프로파일 뷰를 갖도록 배향된다. 스토퍼의 에지의 복수의 화상은, 용기를 스피닝시키는 동안 제1 라인 스캔 카메라에 의해 캡처되고, 복수의 화상의 각 화상은 용기의 상이한 회전 위치에 대응한다. 스토퍼의 에지의 2차원 화상은 적어도 복수의 화상에 기초하여 생성되고, 2차원 화상의 픽셀들은, 훈련된 신경망을 포함하는 추론 모델을 실행하는 하나 이상의 프로세서에 의해 처리되어, 샘플에 결함이 있을 가능성을 나타내는 출력 데이터를 생성한다. In a method for enhancing accuracy and efficiency in automated visual inspection of vessels, a vessel containing a sample is oriented such that a line scan camera has a profile view of an edge of a stopper of the vessel. A plurality of images of the edge of the stopper is captured by the first line scan camera while spinning the vessel, where each image of the plurality of images corresponds to a different rotational position of the vessel. A two-dimensional image of the edge of the stopper is generated based on at least the plurality of images, and pixels of the two-dimensional image are processed, by one or more processors executing an inference model that includes a trained neural network, to generate output data indicative of a likelihood that the sample is defective.