자동차 부품 공장에서는 모든 공작물이 검사장을 통과합니다. 기존 검사 모드에서는 작업자가 돋보기를 사용하여 부품을 검사하여 긁힘, 버, 균열이 있는지 확인합니다. 모든 검사관에 대한 표준화된 전문 교육에도 불구하고 인간의 판단은 작고 미묘한 결함을 식별하는 데 있어 사람마다 다릅니다. 게다가 장시간 집중적인 시각적 작업은 필연적으로 눈의 피로와 작업자의 피로를 유발합니다.
산업용 비전 AI 품질 검사가 등장한 이후 워크플로가 완전히 업그레이드되었습니다. 구성 요소가 스테이션에 도착하면 산업용 카메라가 1초 이내에 해당 이미지를 캡처합니다. AI 시스템은 부품에 '0.5밀리미터 흠집으로 부적격'으로 표시하는 등 즉각적으로 판단해 불량품을 자동으로 거부한다. 한편, 결함 카테고리를 보관하고 매개변수 최적화 평가를 위해 데이터를 생산 장비에 피드백합니다.
많은 사람들이 AI 비전이 어떻게 제품 결함을 정확하게 감지하는지 궁금해합니다. 오늘은 기본 작동 원리에 대해 자세히 설명하겠습니다.
Industrial Vision AI는 단순한 산업용 카메라도 아니고 독립형 소프트웨어도 아닙니다. 이는 통합된 풀 스택 시스템입니다.
전체 워크플로는 다음과 같습니다.
공작물 → 광학 이미징 시스템(눈) → 산업용 카메라를 통한 이미지 캡처 → 엣지 컴퓨팅 하드웨어(비전 브레인) → AI 비전 알고리즘에 의한 분석 → 불량 판단 → MES/PLC를 통한 실행 및 피드백 → 폐쇄 루프 품질 관리.
직관적인 이해를 돕기 위해 인체와 Industrial Vision AI 시스템을 비유합니다.
| 인체 부위 | 해당 산업 비전 AI 구성 요소 |
|---|---|
| 눈 | 산업용 카메라 + 렌즈 + 광원 |
| 시신경 | 이미지 획득 시스템 |
| 뇌 | AI 알고리즘 모델 |
| 기억과 경험 | 결함 샘플 라이브러리 |
| 팔다리와 손 | PLC, 로봇 팔 및 실행 액추에이터 |
영상 획득을 위한 핵심 하드웨어는 산업용 카메라로, 일상적으로 사용하는 소비자용 카메라와는 크게 다릅니다. 스마트폰 카메라는 사람이 볼 수 있도록 최적화되어 있으며 색 재현과 시각적 선명도를 우선시합니다. 이와 대조적으로 산업용 카메라는 픽셀 안정성, 고속 샘플링, 치수 정밀도 및 광학 일관성에 중점을 둡니다.
다양한 카메라 유형은 영역 스캔 카메라, 라인 스캔 카메라, 고속 카메라라는 세 가지 주요 범주로 구별되는 감지 시나리오 및 물체에 적응하기 위해 개발되었습니다. 핵심 차이점은 아래에 설명되어 있습니다.
스마트폰 사진과 유사하게 단일 노출로 완전한 직사각형 이미지를 캡처합니다. 고정식 또는 저속 개별 공작물 검사에 이상적이며 기계 부품의 치수 측정 및 표면 결함 감지에 널리 사용됩니다.
노출당 하나의 픽셀 라인만 캡처한 다음 수많은 라인 프레임을 완전한 이미지로 연결하여 스캐너처럼 작동합니다. 강철 스트립, 직물 및 종이와 같이 연속적으로 움직이는 긴 스트립 물체에 맞게 조정되어 초고해상도 광시야 검사가 가능합니다.
매우 높은 프레임 속도(초당 최대 수천 프레임)를 특징으로 하며 총알 비행 및 충돌 테스트와 같이 인간의 눈에 일시적으로 보이지 않는 현상을 포착합니다.
렌즈와 광원은 두 가지 중요한 광학 구성 요소입니다. 링 조명, 동축 조명 및 막대 조명은 다양한 시나리오에 널리 배포됩니다. 기본적으로 광학 설계는 AI 시스템이 유효한 시각적 정보를 효과적으로 캡처할 수 있는지 여부를 결정합니다.
이는 전체 시스템의 핵심 링크입니다. 인간은 축적된 경험과 표준화된 검사 규칙을 바탕으로 제품의 결함을 판단합니다. 반면 AI는 먼저 시각적 이미지를 대규모 디지털 매트릭스로 변환한 후 수치 비교를 통해 균열, 색상 편차, 형태 변형 및 기타 이상 현상을 식별합니다.
그 논리는 인간의 학습과 유사합니다. 인간은 반복적인 관찰을 통해 고양이의 특징(귀, 몸 모양, 색깔)을 점차적으로 학습하고, 이후 고양이를 다른 생물과 구별할 수 있습니다. 마찬가지로 AI에도 데이터 세트를 사용한 사전 훈련이 필요합니다. 비정상적인 결함 샘플이 부족한 많은 실제 산업 시나리오에서 시스템은 대규모의 자격을 갖춘 제품 샘플로만 교육될 수 있습니다. 객체가 일반적인 벤치마크 기능에서 벗어나면 시스템은 즉시 경보를 발생시킵니다.
기술이 발전함에 따라 AI는 다음과 같은 4가지 주요 범주로 분류되는 점점 더 광범위한 제조 결함을 식별할 수 있습니다.
많은 공장에서는 결함 감지 후 간단한 경보 알림을 위한 비전 검사만 배포합니다. 그럼에도 불구하고 가장 큰 산업적 가치는 완전한 생산 폐쇄 루프를 구축하는 데 있습니다. 이상적인 폐쇄 루프 워크플로는 다음과 같습니다.
AI 결함 감지 → 결과 생성 → 품질 관리 시스템에 알림 → PLC 제어 지시 → 결함 거부 실행 → 매개변수 조정/생산 중단 피드백을 통해 감지, 분석 및 최적화의 완전한 폐쇄 루프를 형성합니다.
기업 조달 관점에서 필요한 시설은 하드웨어 및 소프트웨어 계층으로 분류됩니다.
완벽한 하드웨어와 소프트웨어를 갖추고 있다고 해서 프로젝트 성공이 보장될 수는 없습니다. 풍부한 산업 사례를 요약하면, 빈번하게 발생하는 고장 원인 상위 3개는 다음과 같습니다.
자동차 부품 공장에서는 모든 공작물이 검사장을 통과합니다. 기존 검사 모드에서는 작업자가 돋보기를 사용하여 부품을 검사하여 긁힘, 버, 균열이 있는지 확인합니다. 모든 검사관에 대한 표준화된 전문 교육에도 불구하고 인간의 판단은 작고 미묘한 결함을 식별하는 데 있어 사람마다 다릅니다. 게다가 장시간 집중적인 시각적 작업은 필연적으로 눈의 피로와 작업자의 피로를 유발합니다.
산업용 비전 AI 품질 검사가 등장한 이후 워크플로가 완전히 업그레이드되었습니다. 구성 요소가 스테이션에 도착하면 산업용 카메라가 1초 이내에 해당 이미지를 캡처합니다. AI 시스템은 부품에 '0.5밀리미터 흠집으로 부적격'으로 표시하는 등 즉각적으로 판단해 불량품을 자동으로 거부한다. 한편, 결함 카테고리를 보관하고 매개변수 최적화 평가를 위해 데이터를 생산 장비에 피드백합니다.
많은 사람들이 AI 비전이 어떻게 제품 결함을 정확하게 감지하는지 궁금해합니다. 오늘은 기본 작동 원리에 대해 자세히 설명하겠습니다.
Industrial Vision AI는 단순한 산업용 카메라도 아니고 독립형 소프트웨어도 아닙니다. 이는 통합된 풀 스택 시스템입니다.
전체 워크플로는 다음과 같습니다.
공작물 → 광학 이미징 시스템(눈) → 산업용 카메라를 통한 이미지 캡처 → 엣지 컴퓨팅 하드웨어(비전 브레인) → AI 비전 알고리즘에 의한 분석 → 불량 판단 → MES/PLC를 통한 실행 및 피드백 → 폐쇄 루프 품질 관리.
직관적인 이해를 돕기 위해 인체와 Industrial Vision AI 시스템을 비유합니다.
| 인체 부위 | 해당 산업 비전 AI 구성 요소 |
|---|---|
| 눈 | 산업용 카메라 + 렌즈 + 광원 |
| 시신경 | 이미지 획득 시스템 |
| 뇌 | AI 알고리즘 모델 |
| 기억과 경험 | 결함 샘플 라이브러리 |
| 팔다리와 손 | PLC, 로봇 팔 및 실행 액추에이터 |
영상 획득을 위한 핵심 하드웨어는 산업용 카메라로, 일상적으로 사용하는 소비자용 카메라와는 크게 다릅니다. 스마트폰 카메라는 사람이 볼 수 있도록 최적화되어 있으며 색 재현과 시각적 선명도를 우선시합니다. 이와 대조적으로 산업용 카메라는 픽셀 안정성, 고속 샘플링, 치수 정밀도 및 광학 일관성에 중점을 둡니다.
다양한 카메라 유형은 영역 스캔 카메라, 라인 스캔 카메라, 고속 카메라라는 세 가지 주요 범주로 구별되는 감지 시나리오 및 물체에 적응하기 위해 개발되었습니다. 핵심 차이점은 아래에 설명되어 있습니다.
스마트폰 사진과 유사하게 단일 노출로 완전한 직사각형 이미지를 캡처합니다. 고정식 또는 저속 개별 공작물 검사에 이상적이며 기계 부품의 치수 측정 및 표면 결함 감지에 널리 사용됩니다.
노출당 하나의 픽셀 라인만 캡처한 다음 수많은 라인 프레임을 완전한 이미지로 연결하여 스캐너처럼 작동합니다. 강철 스트립, 직물 및 종이와 같이 연속적으로 움직이는 긴 스트립 물체에 맞게 조정되어 초고해상도 광시야 검사가 가능합니다.
매우 높은 프레임 속도(초당 최대 수천 프레임)를 특징으로 하며 총알 비행 및 충돌 테스트와 같이 인간의 눈에 일시적으로 보이지 않는 현상을 포착합니다.
렌즈와 광원은 두 가지 중요한 광학 구성 요소입니다. 링 조명, 동축 조명 및 막대 조명은 다양한 시나리오에 널리 배포됩니다. 기본적으로 광학 설계는 AI 시스템이 유효한 시각적 정보를 효과적으로 캡처할 수 있는지 여부를 결정합니다.
이는 전체 시스템의 핵심 링크입니다. 인간은 축적된 경험과 표준화된 검사 규칙을 바탕으로 제품의 결함을 판단합니다. 반면 AI는 먼저 시각적 이미지를 대규모 디지털 매트릭스로 변환한 후 수치 비교를 통해 균열, 색상 편차, 형태 변형 및 기타 이상 현상을 식별합니다.
그 논리는 인간의 학습과 유사합니다. 인간은 반복적인 관찰을 통해 고양이의 특징(귀, 몸 모양, 색깔)을 점차적으로 학습하고, 이후 고양이를 다른 생물과 구별할 수 있습니다. 마찬가지로 AI에도 데이터 세트를 사용한 사전 훈련이 필요합니다. 비정상적인 결함 샘플이 부족한 많은 실제 산업 시나리오에서 시스템은 대규모의 자격을 갖춘 제품 샘플로만 교육될 수 있습니다. 객체가 일반적인 벤치마크 기능에서 벗어나면 시스템은 즉시 경보를 발생시킵니다.
기술이 발전함에 따라 AI는 다음과 같은 4가지 주요 범주로 분류되는 점점 더 광범위한 제조 결함을 식별할 수 있습니다.
많은 공장에서는 결함 감지 후 간단한 경보 알림을 위한 비전 검사만 배포합니다. 그럼에도 불구하고 가장 큰 산업적 가치는 완전한 생산 폐쇄 루프를 구축하는 데 있습니다. 이상적인 폐쇄 루프 워크플로는 다음과 같습니다.
AI 결함 감지 → 결과 생성 → 품질 관리 시스템에 알림 → PLC 제어 지시 → 결함 거부 실행 → 매개변수 조정/생산 중단 피드백을 통해 감지, 분석 및 최적화의 완전한 폐쇄 루프를 형성합니다.
기업 조달 관점에서 필요한 시설은 하드웨어 및 소프트웨어 계층으로 분류됩니다.
완벽한 하드웨어와 소프트웨어를 갖추고 있다고 해서 프로젝트 성공이 보장될 수는 없습니다. 풍부한 산업 사례를 요약하면, 빈번하게 발생하는 고장 원인 상위 3개는 다음과 같습니다.
