산업 AI · Vision AI

사람이 눈으로 하던 검사,
카메라가 대신합니다

부품의 여러 면을 카메라로 찍습니다. 흠집, 이물, 형상 불량을 찾아 합격 여부를 판정하고, 결과는 이미지와 함께 품질 시스템에 남깁니다.

육안 검사에서 자주 생기는 문제

작업자가 바뀌거나 피로가 쌓이면 판정도 달라집니다. 라인이 빨라질수록 놓치는 불량이 늘어납니다.

01
미세 결함 판정
작은 흠집, 색 차이, 표면 광택 변화는 눈으로 가리기 어렵습니다. 기준이 분명해도 작업자마다 판정이 달라질 수 있습니다.
02
작업자별 판정 편차
숙련도, 피로도, 교대 시간에 따라 결과가 달라집니다. 생산량이 늘면 검사 인력과 교육 비용도 같이 늘어납니다.
03
연속 생산 대응
밤과 주말에도 같은 기준으로 검사하려면 교대 인력이 필요합니다. 검사가 라인 속도를 못 따라가면 병목이 됩니다.

부품을 찍고 검사할 위치를 찾습니다. 결함을 판정한 뒤 결과와 이미지를 설비 시스템으로 보냅니다.

01
다면 촬영
카메라와 조명을 검사 대상에 맞춰 놓고 여러 면을 한 번에 찍습니다.
02
검사 영역 탐지
영상에서 부품과 검사 영역을 찾아 같은 위치로 맞춥니다. 라인이 흔들리거나 부품이 돌아가도 같은 영역을 잡습니다.
03
이상 탐지
정상에서 벗어난 영역을 표시합니다. 미리 정해 두지 않은 결함도 후보로 잡힙니다.
04
결함 분류
찾은 영역을 흠집, 이물, 형상 같은 유형으로 나누고 기준에 따라 합격 여부를 정합니다. 한 부품에 결함이 여러 개면 따로 기록합니다.
05
알람 · MES · SPC 연계
판정 결과와 이미지를 라인 알람, MES, SPC로 보내고 검사 이력을 저장합니다. 결함 추세가 쌓이면 공정 이상을 먼저 알 수 있습니다.

정상 사진으로 학습
정상 부품 사진만으로 정상 패턴을 배우고, 거기서 벗어나면 이상으로 봅니다. 불량 샘플이 적은 현장에서도 시작할 수 있고, 새로운 유형의 결함도 라벨 없이 잡습니다.
멀티뷰 일관성
한 부품을 여러 면에서 동시에 보고 면끼리 맞는지도 함께 봅니다. 한 면만 봐서는 놓치는 비대칭 결함과 뒷면 결함을 잡습니다.
적은 데이터로 시작
수만 장의 라벨 데이터가 없어도 됩니다. 수천 장으로 학습을 시작하고, 운영하면서 조금씩 좋아집니다.
엣지 추론
라인 옆 장치에서 바로 판정합니다. 클라우드를 거치지 않아 결과가 즉시 나오고, 외부 통신이 없는 곳에서도 똑같이 동작합니다.

먼저 한 공정에서 카메라, 조명, 판정 기준을 맞춥니다. 검증이 끝나면 같은 방식으로 다른 라인에 늘립니다.