사출 공정 AI 머신비전 기반 비전검사 난검 불량 탐지 실증 사례

AI 비전 기술을 활용해 사출 공정의 난이도 높은 불량을 정밀하게 판별하는 스마트 품질관리 실증 사례입니다.



1. Pain Point 

기존 프로그램 측면 

- 주요 공정 중 하나인 사출 공정은 룰베이스 비전검사 프로그램이 설치되어 있으나 이미지의 위치가 정확한 위치가 아닌 경우에는 판정 불가 현상 발생.

- 룰베이스 비전 카메라 프로그램이 사출 공정의 다양한 불량 유형 중에서 ‘가스’, ‘스크래치’, ‘미성형’, ‘광택’과 같은 불량이 빛의 반사로 생긴 것인지 실제 불량인지 제대로 판별하지 못함.



작업자 측면

- 사출 공정 불량 발생 시 현장 작업자가 불량 검출하고 유형 별로 수량을 MES 시스템에 입력하여 수집 및 실시간 모니터링 하고 있지만 불량에 관해 정확한 원인을 파악하지 못함.

- 작업자가 Manual 및 SOP에 따라 생산을 하지만 품목에 따른 현장 작업자들의 세대 교체와 잦은 변경으로 인해 최적의 생산 조건으로 생산을 진행하지 못해 불량이 발생.

2. 스마트공장 구축 내용

세부 내용

- 룰베이스 비전 검사 장비 대신 AI 비전머신 솔루션을 도입.

- AI ㆍ공정 전문가 컨설팅과 솔루션 실증을 통한 수요기업의 제조공정의 정형 비정형 이미지 데이터를 수집, 분석, 활용하고 AI솔루 션 개발을 지원하는 데이터 인프라 ㆍ 플랫폼 구축.

- 대상 공정인 사출 공정에서 발생하는 정형 데이터를 바탕으로 주요 요인들이 품질에 어떤 영향을 미치는지 분석하여 공정 최적화 모델을 도출.

 

3. 스마트공장 구축 효과

도입 전

- 품질예측 없음 

- 비전검사 없음 

- 공정불량률 8%대 

도입 후

- F-1 Score(품질예측) 0.96 달성 

- F-1 Score(비전검사) 0.99 달성 

- 공정 불량률 4%대로 감소