불량검출 및 분류 AI Agent
머신비전·딥러닝 기반 표면 결함 자동 검출 및 분류 AI Agent제조 현장의 품질검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하는 수동 품질 검사인 경우가 많아 검사 효율성이 떨어지고, 검사자 피로도에 따른 누락·오판정 등의 문제가 반복되고 있습니다. 머신비전(광학계)과 딥러닝 기반 결함 검출·분류 모델을 결합해 생산 라인에서 발생하는 표면 결함을 실시간으로 자동 검출·분류합니다.
육안 검사 vs AI 비전 자동 검사 개념 비교
기존 방식
AI 비전 방식
기존 방식
작업자 육안 검사
AI 비전 방식
광학계 + 딥러닝 자동 검사
기존 방식
사람이 결함 종류를 판정
AI 비전 방식
결함 유형 자동 분류
※ 이미지는 이해를 돕기 위한 개념 예시입니다.
불량검출 및 분류 AI Agent 주요기능
현장에 설치된 결함검출 시스템 화면
결함 이미지 자동 수집 (광학계 장치)
생산 라인에 최적화된 전용 광학 장치(비전 카메라)를 설치하여 20 MPM(분당 20미터) 속도로 빠르게 흘러가는 고속 생산 라인에서도 1mm 크기의 미세한 표면 결함까지 고해상도로 실시간 수집합니다. 수집된 이미지는 자동으로 라벨링 파이프라인과 연계되어 지속적인 데이터 축적이 가능합니다.
딥러닝 기반 결함유형 정밀 분류
AI 알고리즘을 적용하여 단순히 불량 유무만 판단하는 것을 넘어 찍힘(Dent), 이물질(Foreign), 흑점(Black dot), 기포(Bubble) 등 현장에서 발생하는 다양한 결함을 사전에 정의된 결함 유형(Class)별로 자동 분류합니다.
지능형 평점 산출 및 자동 판정
검출된 결함의 크기와 정도를 정밀하게 분석하여 품질 평점을 산출하며, 객관적인 품질 기준을 바탕으로 정품 및 불량 여부를 정확하게 자동 판정합니다.
지속적인 모델 고도화 Ground Truth 라벨링 · 재학습
신규 결함 유형이 발견되거나 공정환경이 변경되어도, 현장에서 수집된 결함 이미지를 지속적으로 라벨링하고 AI 모델을 재학습(Ground Truth Data 활용)할 수 있습니다.
실증성과 (비엔스틸라)
비엔스틸라 도장라인 실증 (2024.09.12–13)
- NVIDIA RTX 4090 기반 실시간 추론
- 4K 카메라·Frame Grabber·LED 조명·PC Rack 등 검사 설비 및 실시간 모니터링 구축
9종 결함 class 평균 검출 성능
- 학습된 AI 모형에 테스트 18,206장 투입 후 산정
- 학습 5,037장 기반 · 실제 생산라인 수집 데이터셋
9종 결함 class 평균 판정 성능
- 동일 테스트셋 기반 Precision · Recall 조화평균
- 딥러닝 기반 결함 검출·분류 모델 실증
도입 효과
검사 효율성 극대화
작업자의 컨디션이나 숙련도에 의존하던 수작업 검사를 AI 시스템으로 보완하여, 검사 처리 속도와 판정 일관성을 향상시킵니다.
불량률 감소 및 품질 신뢰도 상승
발생한 결함을 즉각적으로 판정하여 후공정으로의 불량품 유입을 조기 차단하며, 일관된 기준의 품질 관리를 통해 완제품의 신뢰도를 높입니다.
품질 데이터 자산화
검출된 불량 이미지와 판정 이력이 시스템에 체계적인 데이터로 축적됩니다. 이는 향후 공정 개선 및 불량 원인 추적을 위한 자산으로 활용됩니다.
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