비전 AI가 생산 라인에서 결함 검출을 어떻게 향상시키는지

사소한 결함이나 이상은 처음에는 별것 아닌 것처럼 보일 수 있으나, 시간이 지남에 따라 압력 속에서 커져 결국 비용이 많이 드는 수리, 리콜, 소비자 신뢰 상실로 이어질 수 있습니다. 수동 검사에만 의존하는 것은 이러한 위험을 증가시키며, 이는 다양한 산업 전반에 걸쳐 사실입니다.

제품의 미세한 균열, 찌그러짐, 약간의 정렬 불량 및 표면 결함은 특히 빠르게 움직이는 대량 생산 환경에서는 발견하기 어려울 수 있습니다. 제조 속도가 느리고 복잡성이 낮았던 시절에는 수동 검사가 효과적이었지만, 오늘날 생산 라인은 완전히 다른 규모로 운영됩니다.

공정 속도는 그 어느 때보다 빨라지고, 자동화 수준은 높아졌으며, 요구 사항은 더욱 까다로워졌습니다. 기존의 품질 관리 방식으로는 이를 따라잡을 수 없습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 제조업체들은 컴퓨터 비전 시스템을 도입하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 기계가 시각적 데이터를 분석하고 해석할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 이러한 시스템은 생산 라인상의 제품을 지속적으로 모니터링하고 비정상적인 패턴이나 결함을 자동으로 식별할 수 있습니다.

예를 들어, Ultralytics 같은 컴퓨터 비전 모델은 객체 탐지, 인스턴스 분할, 이미지 분류 등 다양한 실시간 비전 작업을 지원합니다. 특히 결함 탐지의 경우, 이러한 모델은 생산 라인을 따라 이동하는 제품 표면을 스캔하고, 불규칙한 패턴을 식별하며, detect 균열이나 찌그러짐을 detect , 실시간으로 결함을 표시할 수 있습니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전을 활용한 결함 검출 방식을 살펴보고, 이를 통해 제조업체가 스마트 생산 라인 전반에 걸쳐 제품 품질을 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

제조 자동화에서의 결함 검출 필요성

스마트 제조 환경에서 AI 기반 탐지가 필수적인 주요 요인들을 살펴보면 다음과 같습니다: 

• 가혹한 생산 환경: 제조 시설은 종종 먼지, 열, 진동, 변동하는 조명과 같은 조건에서 운영됩니다. 신뢰할 수 있는 결함 검출은 이러한 환경적 요인에도 불구하고 일관되게 수행되어야 합니다.
• 인력 의존성: 기존 검사 방식은 인력에 의존합니다. 생산 규모가 확대됨에 따라 교대 근무 간 일관된 정확도를 유지하고 장시간 작업 환경을 관리하는것이 점점 더 어려워집니다.
• 운영상의 과제: 조립 라인은 고속으로 가동됩니다. 검사 시스템은 이러한 속도를 따라가며 작업 흐름을 방해하지 않고 모든 제품을 평가해야 합니다.
• 결함의 비용: 결함을 조기에 발견할수록 수정 비용은 낮아집니다. 특히 출하 후 늦게 발견될 경우 재작업, 낭비 및 리콜로 이어질 수있습니다.
• 일관성과 추적성 요구사항: 많은 기업들은 품질 기준 유지를 중점으로 삼습니다. 자동화 시스템은 검사 데이터를 기록하여 track 용이하게 하고, 투명성을 보장하며, 책임성을 유지하는 데 기여합니다.

비전 기반 결함 검출이란 무엇인가?

비전 기반 결함 검출은 카메라와 컴퓨터 비전 시스템을 활용하여 제조 과정에서 제품 결함을 식별합니다. 이러한 시스템은 생산 라인을 따라 이동하는 제품을 스캔하여 품질 기준을 충족하는지 확인합니다. 

이미 많은 기업들이 제조 시설에서 이를 활용하고 있습니다. 실제로 글로벌 AI 산업용 결함 탐지 시장은 2035년까지 60억 7천만 달러 규모에 이를 전망입니다. 

이러한 성장의 핵심 동인은 컴퓨터 비전 모델이 희귀 detect 수 있는 능력입니다. 라벨링된 예시 이미지로 훈련함으로써 YOLO26과 같은 모델은 다양한 문제를 인식하는 법을 학습할 수 있습니다.

다양한 유형의 결함

실제 생산 환경에서는 결함이 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 기술을 활용하여 식별 가능한 일반적인 문제점들은 다음과 같습니다:

• 표면 결함: 여기에는 긁힘, 움푹 들어간 자국, 균열, 변색 및 기타 표면 결함이 포함됩니다.
  
• 치수 결함: 제품의 크기가 잘못되었거나 정렬이 불량하거나 형상 문제가 있을 때 발생하는 결함입니다.
  
• 조립 결함: 부품이 누락되거나 잘못 배치되거나 조립 라인에서 정렬이 어긋날 경우, 제품 성능과 전반적인 품질에 영향을 미칠 수 있는 조립 결함이 발생합니다.
  
• 제조 결함: 이는 생산 과정에서 재료, 장비 또는 공정 제어상의 오류로 인해 발생합니다. 예를 들어, 인쇄 회로 기판(PCB)이나 반도체 제조 시 공정 변동으로 인해 층 정렬 불량, 불완전한 솔더 접합부 또는 오염과 같은 문제가 발생하여 불량 부품으로 이어질 수 있습니다.
  
• 인쇄 또는 라벨링 결함: 텍스트가 흐릿하거나 인쇄가 고르지 않거나 정보가 누락되거나 라벨이 제품 또는 포장에 잘못 부착된 경우 발생합니다.

비전 기반 결함 검출의 작동 원리

다음으로 카메라 시스템과 비전 AI 모델을 활용한 결함 탐지 시스템의 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다. 

일반적인 설정에서는 제품이 다양한 생산 단계를 거치며 이동할 때 선명한 시각적 데이터를 포착하기 위해 조립 라인에 카메라를 배치합니다. 이러한 고해상도 이미지는 수집되어 컴퓨터 비전 모델을 위한 데이터 세트로 구성됩니다.

이미지들은 훈련 데이터 역할을 합니다. 컴퓨터 비전 모델은 양품과 불량품의 예시를 모두 학습할 수 있으므로, 이를 정확히 구분하는 법을 익힐 수 있습니다. 

예를 들어, 병 뚜껑 검사에서는 뚜껑의 크기, 색상, 모양이 다양할 수 있습니다. 비전 시스템을 활용하면 생산 라인을 따라 이동하는 뚜껑의 표면 결함, 정렬 불량 또는 구조적 결함을 식별할 수 있습니다. 문제가 감지되면 즉시 표시됩니다.

설정에 따라 인공지능 기반 검사 시스템은 조립 라인에서 직접 작동하며 신속한 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 실제 제조 환경에서 이러한 자동화 시스템은 일관성을 높이고 품질 검사를 강화하며 대규모 결함 탐지의 신뢰성을 향상시킵니다.

결함 검출에 사용되는 주요 컴퓨터 비전 작업 

일반적으로 비전 AI 기반 결함 검출 시스템은 일련의 컴퓨터 비전 작업에 의존합니다. 이러한 각 작업은 품질 검사 과정에서 중요한 역할을 수행합니다. 

최첨단 비전 AI 모델(예: YOLO26)은 이러한 작업을 지원하여 실제 생산 환경에서 신뢰할 수 있게 합니다. 다음은 이러한 작업 중 일부를 살펴본 것입니다:

• 이미지 분류: 분류는 가장 단순한 컴퓨터 비전 작업입니다. 이미지를 분석하여 "결함" 또는 "결함 없음"과 같은 범주로 분류합니다. ‍
• 물체 탐지: 모델이 이미지 내 결함을 식별하고 위치를 파악할 수 있게 합니다. 균열, 찌그러짐, 얼룩 또는 부품 누락과 같은 문제 주변에 경계 상자를 그려 검사 과정을 더 정확하고 해석하기 쉽게 만듭니다.
• 물체 추적: 이 작업은 track 또는 검출된 결함을 여러 프레임에 걸쳐 track 데 사용됩니다. 이는 검사 연속성을 유지하고 결함이 중복 계수되는 것을 방지합니다.
• 인스턴스 분할: 이미지 분할은 결함의 정확한 모양과 영역을 픽셀 단위로 윤곽을 그립니다. 이러한 세부 수준은 결함의 크기, 확산 정도 또는 심각도를 측정할 때 유용합니다.
• 방향성 바운딩 박스(OBB) 검출: OBB 검출은 결함 방향에 맞춰 회전된 박스를 그리기 위해 사용됩니다. 이는 특히 좁거나 기울어진 결함을 다룰 때 정확도를 향상시킵니다. 

생산 공정 개선을 위한 머신 비전 응용

머신 비전은 카메라, 센서 및 이미지 처리 소프트웨어를 활용하여 생산 공정을 실시간으로 자동 검사, 분석 및 제어하는 기술로, 자동차, 전자, 제약, 식음료 및 소비재 제조 등 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있습니다.

다음으로, 머신 비전이 생산 공정 전반에 걸쳐 품질, 효율성 및 일관성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 보여주는 실제 사례들을 살펴보겠습니다.

철강 제조에서의 육안 검사

금속 강판 제조 과정에서 결함은 종종 미묘하게 나타납니다. 예를 들어, 강판은 언뜻 보기에는 매끄러워 보이지만, 압연이나 열처리 과정에서 발생한 미세한 스크래치나 표면 결함을 숨기고 있을 수 있습니다. 시간당 수천 장의 강판이 생산 라인을 통과하는 상황에서 수동 검사에 의존하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다.

정확도를 높이기 위해 제조업체들은 생산 라인에 컴퓨터 비전 시스템을 직접 도입하고 있습니다. 이 시스템들은 표면 질감, 정렬 상태, 구조적 패턴을 실시간으로 분석합니다. 어떠한 불규칙성이 감지되면 즉시 표시되어 추가 조치를 취합니다. 

컴퓨터 비전을 활용한 더 스마트한 식품 포장 품질 관리

식품 제조업체들은 각 포장 안에 들어가는 내용물에 세심한 주의를 기울입니다. 그러나 소포가 누락되거나, 개수가 잘못되었거나, 밀봉이 불량한 등의 포장 오류가 여전히 발생할 수 있습니다. 

이러한 문제들은 사소해 보일 수 있지만 제품 결함에 해당하며 종종 고객 불만으로 이어집니다. 위험을 줄이기 위해 제조업체들은 컴퓨터 비전 시스템을 활용하여 생산 라인 내 품질 검사를 수행하고 있습니다. 

이 시스템은 제품이 생산 라인을 따라 이동할 때 품목 수, 배치 및 가시성을 모니터링합니다. 각 팩은 컴퓨터 비전 모델을 통해 세심하게 평가되며, 위치가 어긋난 것은 즉시 표시됩니다.

실시간으로 모든 유닛을 검토함으로써, 이러한 검사 시스템은 결함 제품이 시설을 떠나기 전에 제거하는 데 도움을 줍니다. 이는 일관성을 개선하고 품질 관리를 강화하며, 운영을 중단하지 않고 대규모 결함 탐지를 지원합니다.

목재 제조 공정에서의 결함 검출 최적화

나무는 천연 소재이며, 모든 목재 판재는 고유한 특성을 지닙니다. 예를 들어, 나뭇결, 균열, 고르지 않은 나뭇결, 표면 갈라짐 등이 흔히 발생합니다. 

일부는 외관상의 문제지만, 다른 것들은 구조적 강도를 저하시키고 제품 가치를 떨어뜨립니다. 빠르게 움직이는 생산 라인에서 모든 목재 판자를 수동으로 검사하는 것은 품질 관리의 일관성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

이 공정을 개선하기 위해 시설에서는 자동 결함 검출을 위한 컴퓨터 비전 시스템을 활용하고 있습니다. 생산 라인을 통과하는 목재 보드의 상세한 표면 이미지가 캡처됩니다. 이후 비전 모델이 실시간으로 질감 변화와 나뭇결 패턴을 분석하여 잠재적인 제품 결함을 식별할 수 있습니다.

주요 내용 

비전 AI는 생산 라인 전반에 걸친 실시간 모니터링을 통해 제조업체의 품질 검사를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 제품이 생산 공정의 각 단계를 거치면서 컴퓨터 비전 모델이 이미지를 분석하고 높은 정밀도로 이상 징후를 즉시 감지합니다. 

이 지속적인 검사는 일관된 기준을 보장하고 고품질 제품의 공급을 지원합니다. 실시간으로 운영되며 기존 제조 워크플로우와 원활하게 통합되는 머신 비전 시스템은 품질 관리를 보다 효율적이고 정확하며 확장 가능하게 만듭니다.

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