AI Solution
비전 검사AI VISION INSPECTION
비전 기반 자동 검사로 불량을 검출하고 품질을 표준화합니다.
개요
AI 기반 비전 검사는 카메라 이미지·영상 데이터를 딥러닝 기반 알고리즘으로 분석해 불량 여부, 형상, 치수, 표면 상태를 자동 판정하는 지능형 품질검사 솔루션입니다. 육안 검사나 기존 머신비전의 한계를 넘어, 공정 환경 변화나 제품 편차가 있어도 스스로 학습하며 정확하고 지속적인 품질 검사를 수행합니다.
표면검사
치수/형상 검사
조립체 검사
반·완제품 판정
문자·마킹 검사
식품·의약
검사 방식의 전환
규칙 기반에서 학습형 검사로
AS-IS
기존 방식- 육안 검사 또는 단순 규칙 기반 머신비전 적용
- 공정 편차(조명, 각도, 소재 반사 등)에 따라 오검출 및 미검출 발생
- 검사 결과 정확도 및 일관성 부족
- 검사 데이터가 축적되지 않아 품질 개선 활용 어려움
TO-BE
개선 후- AI기반 학습형 검사 모델 적용으로 지속 성능 개선
- 환경 변화에도 높은 신뢰도로 불량 자동 판정
- 검사 결과와 운영 DB연동으로 품질 예측 및 추적 가능
- 공정 및 설비 제어 시스템과 연계
기술 구성 요소
현장 적용을 위한 End-to-End 구성
딥러닝 기반 AI 분석 엔진
이미지/영상 기반 결함을 고정밀로 판정
산업용 카메라/조명 설계
현장 조건에 맞춘 촬영 및 조명/전처리 설계
자동 라벨링/학습 플랫폼
데이터 누적과 지속적인 성능 개선
MES/PLC·로봇 연동
라인 제어 및 자동화 장치와 연계
실시간 검사/불량 DB
검사 결과를 저장·추적하여 품질 개선에 활용
기대효과
정확도와 생산성을 동시에
검사 정확도 향상
딥러닝기반 판정
검사인력 부담감소
단순 반복 작업 자동화
생산성 향상
실시간 검사 및 결과 피드백
재검/재작업 감소
재공품 및 스크랩 감소
표준화된 검사운영
작업자 숙련도 차이 감소로 인한 일관된 품질 기준 유지
사례
Vision Bar Counting System
도입 배경
업종
1차 철강 제조업
사례 내용
H기업은 공장에서 생산되는 제품의 수량을 작업자 육안으로 확인하던 기존 방식으로 인해 오차 및 데이터 누락 문제가 발생하고 있었습니다. 이에 따라 AI비전 기반 Bar Counting 자동화 시스템 구축을 목표로 프로젝트를 추진했습니다.
시스템 상세
1
영상 획득/저장
비전 UI 프로그램에서 코그넥스 카메라로부터 영상을 획득하고 특정 폴더에 저장합니다.
2
JobStart/JobEnd 이벤트 연계
저장 완료 시 JobStart 이벤트를 송신하고, 러닝 프로그램이 수신하여 분석을 시작합니다.
3
제품 검출/개수 추정 및 결과 전송
폴더 내 영상에서 제품을 검출하고 좌표/개수를 추정한 후, JobEnd 이벤트와 함께 결과를 비전 UI로 송신합니다.