컴퓨터 비전의 CAD 제조

모든 제조 제품은 일반적으로 제조 소프트웨어로 생성된 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델인 디지털 계획에서 시작됩니다. 이 3D 청사진 또는 3D 모델은 제품의 모든 표면, 구멍 및 치수를 정의합니다. 

엔지니어는 이를 사용하여 부품을 설계, 테스트하고 생산 준비를 합니다. 하지만 때로는 CAD 모델과 최종 제품 간에 문제가 발생합니다.

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예를 들어, 부품이 잘못 정렬되거나, 기능이 간과되거나, 생산 중에 불일치가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 추가 비용을 발생시키고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그렇기 때문에 제조업체는 CAD 제조와 기계가 시각적 데이터를 해석하고 분석할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 한 분야인 컴퓨터 비전을 결합하고 있습니다. 

CAD는 각 부품의 정확한 구조를 캡처하여 정확한 청사진을 제공하는 반면, 컴퓨터 비전은 그 위에 시각적 지능 레이어를 추가합니다. 카메라와 센서의 데이터를 사용하여 제품 개발 중 부품을 검사, 검증 및 추적합니다. 

CAD와 컴퓨터 비전 시스템은 함께 Industry 4.0으로의 전환의 일환으로 중요한 워크플로우를 간소화하고 스마트 제조를 지원할 수 있습니다. Industry 4.0은 AI 및 자동화와 같은 첨단 디지털 기술을 제조에 통합하여 더욱 안정적이고 효율적인 시스템을 구축합니다. 

이번 글에서는 CAD와 컴퓨터 비전이 어떻게 설계와 실행 간의 간극을 좁힐 수 있는지 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

현대 제조에서 CAD의 역할

스마트 제조 프로세스를 통해 제품이 생성되면 CAD에서 구축된 디지털 계획으로 시작됩니다. 엔지니어는 CAD를 사용하여 모든 세부 사항을 정의하고 효율적인 생산을 위해 설계가 최적화되었는지 확인합니다. 적층 제조에서 최종 조립에 이르기까지 모든 추가 프로세스는 CAD 데이터의 정확성에 의존합니다. 

CAD 모델이 생성되면 CAM(Computer-Aided Manufacturing) 소프트웨어로 전달됩니다. CAM 솔루션은 절삭 공구의 정확한 움직임을 정의하는 툴 경로와 기계가 이러한 움직임을 실행하는 데 사용하는 프로그래밍 언어인 G-코드를 생성하여 디지털 설계를 생산 지침으로 변환합니다. 그런 다음 이러한 지침은 CNC(Computer Numerical Control) 기계 및 기타 자동화된 도구로 전송되어 원자재를 절단, 드릴링 및 성형하여 원래 CAD 설계와 일치하는 부품을 만듭니다.

CAD 모델을 사용하여 시뮬레이션을 실행하고, 다양한 가공 작업을 테스트하고, 작업 현장의 기계공을 위한 품질 보증을 지원할 수도 있습니다. 흥미롭게도 CAD 설계 데이터를 3D 프린팅 설정으로 직접 보내 빠른 프로토타입 제작 또는 단기 생산을 할 수도 있습니다. 

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CAD 워크플로우에 컴퓨터 비전 도입

CAD는 설계의 기초를 제공합니다. 그러나 설계를 정확한 물리적 제품으로 전환하려면 제조업체는 공장 현장에서 실시간 피드백을 받아야 합니다. 여기가 컴퓨터 비전이 핵심적인 역할을 하는 곳입니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지 내에서 항목을 식별하고 위치를 파악하는 객체 탐지, 각 픽셀에 레이블을 지정하여 개별 객체를 분리하는 인스턴스 분할과 같은 필수 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능은 제조업체가 생산을 모니터링하고, 결함을 감지하고, 전체 프로세스에서 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다.

다음으로, 제조의 여러 단계에서 이것이 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다. 

물리적 대상에서 디지털로: Scan-to-CAD 및 역설계

CAD 모델을 처음부터 만드는 데는 시간이 걸립니다. 특히 기존 디지털 디자인이 없는 레거시 시스템 또는 맞춤형 구성 요소로 작업할 때는 더욱 느립니다. 스캔-CAD와 같은 기술은 물리적 객체를 디지털 CAD 모델로 변환하는 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 

3D 스캐닝 장치는 컴퓨터 비전과 함께 사용하여 구성 요소의 모양, 특징 및 치수를 캡처할 수 있습니다. 그런 다음 스캔-CAD 시스템은 표면, 구멍 및 모서리를 식별하여 자동으로 CAD 지오메트리로 변환할 수 있습니다. 

이를 통해 설계 반복을 가속화하고, 3D 프린팅 가능한 모델을 생성하며, 기계공에게 프로토타입 제작을 위한 유연한 CAM 옵션을 제공합니다. 스캔-CAD는 특히 기존 물리적 부품을 재설계 또는 재생산을 위해 디지털화해야 하는 리버스 엔지니어링에 매우 효과적입니다.

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디지털과 물리적 융합: 조립에서의 AR과 비전

제조 현장에서는 특히 자동차와 같은 산업에서 작은 조립 오류도 주요 품질 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제조업체는 증강 현실(AR)과 컴퓨터 비전을 사용하여 조립을 안내하고 있습니다. AR은 디지털 정보를 실제 세계의 뷰에 오버레이하여 작업자가 별도의 화면이나 설명서로 전환하지 않고도 정확한 지침을 따르도록 돕습니다.

컴퓨터 비전 시스템은 각 구성 요소의 위치와 방향을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 부품이 누락되거나 정렬되지 않은 경우 시스템은 문제를 표시하고 기술자의 AR 헤드셋에 수정 지침을 오버레이합니다. 이를 통해 팀은 즉시 오류를 포착하고 작업 현장에서 일관된 품질을 유지할 수 있습니다.

예를 들어, 자동차 조립에서 AR은 자동차 문의 CAD 기반 레이아웃을 실제 프레임에 투사하여 각 나사, 핸들 및 구성 요소를 배치해야 하는 위치를 정확하게 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 모든 부품이 올바른 위치와 순서로 설치되도록 할 수 있습니다.

루프 닫기: CAD 기반 품질 보증

제품이 제조되면 다음 단계는 제품이 원래 CAD 디자인과 일치하는지 확인하는 것입니다. 컴퓨터 비전 솔루션은 제조된 제품을 CAD 디자인과 비교하여 이 검사 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

Vision 시스템은 객체 감지, 분할 및 자세 추정과 같은 기술을 사용하여 모양, 크기, 배치 및 표면 품질을 평가합니다. 이러한 검사는 품질 관리의 일부로 생산 중에 실행될 수 있으므로 팀은 라인을 중단하지 않고도 문제를 발견할 수 있습니다.

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특히 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간으로 누락된 특징이나 표면 결함을 감지하여 이를 가능하게 합니다. CAD와 통합된 비전 기반 품질 검사는 완제품을 설계 사양과 비교하여 포장 또는 배송 전에 오류를 찾아낼 수 있습니다.

CAD 기반 제조 분야에서 컴퓨터 비전의 응용

이제 컴퓨터 비전을 사용한 CAD 워크플로우 및 CAD 기반 제조에 대한 이해도가 높아졌으므로 실제 응용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

자동차 및 항공우주 산업의 자동화된 품질 검사

자동차와 비행기를 제조할 때 너트, 볼트, 리벳 등을 포함한 모든 부품의 배치가 정확해야 합니다. 수동으로 수행하는 것은 인적 오류 및 지연과 같은 많은 제한 사항이 있습니다. 

예를 들어, 비행기 동체에 잘못 정렬된 리벳 하나가 구조적 무결성을 손상시킬 수 있는 반면, 자동차 제조에서는 잘못 설치된 센서 또는 브래킷이 시스템 고장 또는 리콜로 이어질 수 있습니다.

훌륭한 솔루션은 Vision AI를 사용하여 품질 검사를 자동화하는 것입니다. 이러한 시스템은 카메라, 센서 및 AI를 사용하여 결함을 발견하고, 부품을 측정하고, 부품의 올바른 배치를 이중으로 확인하여 생산 속도를 높이고 정확도를 높이며 안전성을 높입니다.

정밀 마감을 위한 Vision 기반 로봇 공학

마찬가지로, 연삭, 연마 또는 트리밍과 같은 작업은 높은 정확도를 요구합니다. 이러한 작업을 수동으로 수행하면 나중에 수정하는 데 비용이 많이 드는 결함이 발생할 수 있습니다. 

비전 기반 로봇을 사용하면 이러한 결함 발생 가능성을 줄일 수 있습니다. 이러한 로봇은 3D 비전을 사용하여 부품을 스캔하고 CAD 모델과 비교합니다. 그런 다음 비교 결과에 따라 정밀하게 마무리 작업을 수행합니다. 

예를 들어, 주조 부품에 여분의 재료가 있는 경우 로봇은 부품의 CAD 설계를 기반으로 여분의 재료가 정확히 어디에 있는지, 얼마나 다듬어야 하는지 정확히 알고 있습니다. 이러한 설정은 종종 숙련된 프로그래머가 CAD 데이터를 기반으로 가공 프로세스 및 로봇 움직임을 최적화하는 정확한 CAM 프로그래밍에 의존합니다.

CAD CAM 워크플로우와 Vision AI를 결합함으로써 제조업체는 가장 복잡한 부품에 대해서도 일관되게 더 높은 품질을 유지할 수 있습니다. 이러한 워크플로우는 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 대량 생산의 신뢰성을 높입니다.

항공우주 분야의 AR 기반 조립 검증

항공우주 분야에서 조립 오류를 수정하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸립니다. 이를 방지하기 위해 많은 항공우주 기업들이 컴퓨터 비전 및 CAD 모델과 통합된 증강 현실 시스템을 도입하고 있습니다. 

예를 들어, 글로벌 항공우주 및 방위 기술 리더인 Northrop Grumman은 AR 헤드셋을 사용하여 위성과 같은 복잡한 시스템 조립을 지원합니다. 그들은 CAD/CAM 소프트웨어를 활용하여 전체 규모의 디지털 모델을 생성한 다음 건설 중에 물리적 우주선에 투사합니다. 구성 요소와 지침이 필요한 위치에 정확하게 나타나고 기술자가 이동함에 따라 오버레이가 정렬된 상태로 유지됩니다. 이 실시간 안내는 조립 속도를 높이고 비용이 많이 드는 재작업을 크게 줄입니다.

컴퓨터 비전과 CAD 통합의 이점

다음은 Vision AI를 CAD 워크플로우와 통합했을 때의 이점입니다. 

• 더욱 빠른 제품 설계: 컴퓨터 비전을 통해 제조업체는 부품을 신속하게 디지털화할 수 있습니다. 이러한 시스템은 자동 인식 및 3D 스캔을 사용하여 수동 모델링을 대체함으로써 CAD 모델 생성을 최적화하고 가속화합니다.

• 제조 정확도 향상: 컴퓨터 비전 시스템은 실시간으로 부정확한 정렬, 표면 결함 또는 누락된 기능과 같은 문제를 감지하여 결함 감지 및 전반적인 정확도를 향상시킵니다.

• 향상된 생산성 및 교육(Improved productivity and training): 딥 러닝으로 구동되는 비전 AI 시스템은 CAD 오버레이 및 AR 도구를 사용하여 실시간 지침을 제공합니다. 이는 새로운 작업자의 교육 시간을 단축합니다.

과제 및 고려 사항

CAD-CAM 제조에서 컴퓨터 비전의 이점에도 불구하고 고려해야 할 몇 가지 구현 문제가 있습니다. 다음은 명심해야 할 몇 가지 핵심 요소입니다. 

• 데이터 및 모델 복잡성: 컴퓨터 비전 시스템은 대량의 고품질 데이터에 의존합니다. 깨끗한 데이터가 없으면 성능이 저하될 수 있습니다.

• 확장성 및 비용: 고급 컴퓨터 비전 도구, 3D 스캐너 및 에지 장치는 종종 비쌉니다. 여러 라인 또는 사이트에 걸쳐 확장하려면 초기 투자가 필요할 수 있습니다.

• 레거시 시스템과의 통합: 컴퓨터 비전 및 CAD를 구형 제조 시스템과 통합하는 것은 어려울 수 있으며 종종 비용이 많이 듭니다.

주요 내용 

컴퓨터 비전은 제조 분야에서 CAD의 역할을 재정의하여 더 스마트한 검사와 원활한 설계-생산 주기를 가능하게 합니다. 한때 몇 시간이 걸렸던 수동 검사가 이제 실시간으로 이루어져 오류를 줄이고 팀에게 더 큰 제어력을 제공합니다. 제조업은 데이터 기반, 설계 주도 운영으로 전환하고 있으며 Vision AI는 최신 CAD/CAM 시스템의 핵심 구성 요소가 되고 있습니다. 

점점 더 커지는 커뮤니티에 참여하세요! AI에 대해 자세히 알아보려면 GitHub 저장소를 탐색해 보세요. 솔루션 페이지에서 제조 분야의 컴퓨터 비전과 자동차 산업의 AI를 만나보세요. 워크플로에 컴퓨터 비전 통합을 시작하려면 라이선스 옵션을 확인해 보세요.