JV Technologies - 자동차 제조용 LIN 기반 외관 검사 시스템에 MATLAB 및 Python 통합 사례
여러 자동차 검증 시나리오를 지원하는 통합 테스트 워크플로
JV Technologies는 MATLAB 및 Python이 제공하는 방대한 라이브러리와 내장 지원 기능을 활용하여 램프 테스트, ECU 테스트, 인포테인먼트 시스템, 윈드실드 와이퍼 및 생산 라인의 기타 컴포넌트 등 다양한 자동차 제조 응용 분야를 위한 LIN 프로토콜을 성공적으로 구현했습니다.
주요 성과
- MATLAB 및 Python을 통합하여 LIN 통신과 카메라 기반 외관 검사를 위한 통합 워크플로 구축
- 테스트 솔루션을 제조 라인 작업자를 위한 독립 실행형 MATLAB 애플리케이션으로 패키징하여 배포 간소화
- 램프, ECU, 인포테인먼트 시스템 검증 등 다양한 자동차 생산 라인 테스트 응용 사례에 이 워크플로 적용
JV Technologies는 직렬, Modbus®, TCP/IP, CAN, LIN 같은 통신 프로토콜을 사용하여 전자 제품을 검증해야 하는 자동차 제조 환경을 위한 테스트 솔루션을 개발합니다. 외관 검사 역량이 확대됨에 따라 이 회사는 기기 간 통신, 영상 기반 이상 탐지, 생산 라인에 배포를 단일 솔루션 내에서 통합할 수 있는 워크플로가 필요하게 되었습니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 JV Technologies는 MATLAB® 및 Python®을 통합하여 종단간 테스트 워크플로를 개발했습니다. JV Technologies의 팀은 MATLAB에서 개발을 시작한 후 Python 스크립트를 MATLAB 환경에 직접 통합해 MATLAB 애플리케이션에서 Python의 LIN 통신 기능에 액세스할 수 있었습니다. 이 접근 방식을 활용하여 램프, ECU, 인포테인먼트 시스템, 윈드실드 와이퍼 및 기타 생산 라인 컴포넌트를 비롯한 자동차 제조 응용 분야를 위한 LIN 기반 테스트 시스템을 구현했습니다.
이 워크플로는 카메라 기반 외관 검사도 지원합니다. 한 응용 사례에서는 생산 라인에서 촬영된 영상을 분석하여 하향등 및 상향등 기능을 포함한 차량 램프 표시등의 이상을 검출합니다 팀은 Image Processing Toolbox™ 및 Computer Vision Toolbox™의 기능을 활용하여 앱 디자이너 기반의 단일 인터페이스 내에서 영상 분석, 외관 검사 및 LIN 통신을 결합했습니다. 배포를 간소화하기 위해 JV Technologies는 솔루션을 독립 실행형 애플리케이션으로 패키징하여, 작업자가 다양한 테스트 시나리오에서 제조 및 조립 라인 전반에 걸쳐 사용할 수 있도록 했습니다.
