차량용 조명 EOL 검사에 적용된 AI 비전 기반 품질 검사 자동화 사례
자동차 및 상용차 산업에서 품질 검증은 더 이상 단순한 공정이 아니다. 제품 다양성은 빠르게 확대되고, 납기는 짧아지는 반면, 불량 허용치는 사실상 ‘제로’에 가까워지고 있다. 기존의 규칙 기반 비전 검사나 수동 육안 검사는 이러한 요구를 감당하기 어려운 수준에 이르렀다.
오스트리아의 Danube Dynamics와 차량용 조명 전문기업 Aspöck Systems는 AI기반 이미지 프로세싱을 통해 다챔버(vehicle multi-chamber) 램프의 엔드오브라인(EOL) 검사를 자동화하며, 고난도 품질 관리 과제를 해결했다.
‘불이 켜졌는가’만으로는 부족하다
Aspöck Systems가 생산하는 다챔버 램프는 단순히 점등 여부만 확인해서는 충분하지 않다. 각 램프는 여러 기능을 수행하며, 올바른 챔버가 정확히 활성화됐는지를 검증해야 한다. 예를 들어 방향지시등 점등 시 후방 안개등이 동시에 켜지는 오류는 실제 도로 주행에서 심각한 안전 문제로 이어질 수있다. 여기에 제품 방향의 편차, 공장 내 외란광, 먼지·오염, 수많은 제품 바리에이션이 더해지면서 검사 난이도는 더욱 높아졌다.
규칙 기반 검사 시스템의 한계
기존의 고정 규칙(rule-based) 기반 검사 시스템은 생산 환경 변화와 제품 변형에 대한 대응력이 제한적이었다. 제품 사양이 바뀔 때마다 검사 조건을 다시 설정해야 했고, 사전에 정의되지 않은 예외적·비정형 불량 패턴을 안정적으로 검출하는 데에도 한계가 있었다. 여기에 조명 변화, 오염 등 현장 환경 변수까지 더해지면서 검사 신뢰성은 쉽게 흔들렸다. 그 결과, 품질 수준을 유지하면서도 다품종 생산에 유연하게 대응하기가 어려웠다.
AI와 산업용 카메라의 결합
Aspöck Systems는 Danube Dynamics의 AI 검사 솔루션 ‘auros for quality’를 도입해 문제를 해결했다. 이 솔루션은 적응형 AI 알고리즘을 기반으로 하며, 고성능 산업용 PC(IPC)에서 이미지 데이터를 실시간 로컬 처리한다. 이미지 취득에는 IDS Imaging Development Systems의 uEye XCP 시리즈 산업용 카메라 2대가 사용됐다.
Danube Dynamics의 니코 테링글(Nico Teringl) CEO는 “고정된 검사 규칙이 아니라, 스스로 학습하고 적응하는 AI를 적용함으로써 복잡하거나 예상치 못한 불량 패턴까지 안정적으로 검출할 수 있다”고 설명했다.
카메라로는 IDS U3-3680XCP Rev.1.2 모델이 채택됐다. 이 제품은 onsemi AR0521 기반 5.04MP 롤링셔터 CMOS 센서를 탑재했으며, BSI(Back Side Illumination) 기술을 통해 저조도 환경에서도 낮은 노이즈와 높은 감도를 유지한다. 컴팩트한 폼팩터와 견고한 설계 역시 엔드오브라인 검사 환경에 적합하다는 평가다. IDS의 통합 소프트웨어 환경 IDS peak는 카메라 연결과 시스템 통합 시간을 크게 단축시켰다.
<그림1> AI 기반 이미지 프로세싱을 활용한 차량용 조명 EOL 품질 검사 시스템 구성. 산업용 카메라와 엣지 AI 분석 장치를 통해 다챔버 램프의 점등 상태와 기능 이상을 실시간으로 판별한다.
실시간 병렬 검사로 사이클 타임 단축
검사 공정에서는 제어 시스템이 램프의 각 챔버를 순차적으로 점등하고, 두대의 카메라가 이를 동시에 촬영한다. 한 제품을 검사하는 동안 다음 제품을 준비할 수 있는 병렬 구조를 통해 사이클 타임을 단축하고 처리량을 높였다.
모든 데이터는 클라우드 없이 현장에서 처리되며, 이는 데이터 주권 확보와 함께 지연(latency)을 최소화해 생산 중단 리스크를 줄인다. 검사 결과는 HMI 터치스크린을 통해 실시간으로 시각화되며, 자동으로 기록돼 상위 생산 시스템과 API로 연동된다. 이를 통해 수동 육안 검사를 대체 하거나 보완하는 폐루프(closed-loop) 검사 체계가 구축됐다.
<그림2> AI 비전 기반 검사 결과 화면. 차량용 다챔버 램프의 각 점등 영역을 실시간으로 인식·분리해, 올바른 챔버 활성화 여부와 기능 이상을 정확히 판별한다.
유연성·신뢰성·확장성을 동시에 확보
AI 기반 검사 시스템 도입 이후, Aspöck Systems는 까다로운 생산 환경에서도 높은 검출 신뢰성을 확보했다. 신규 제품이나 변형 모델은 터치스크린을 통해 수분 내 설정 변경이 가능하며, 별도의 복잡한 프로그래밍이 필요 없다. 검사 결과는 디지털로 문서화돼 완전한 추적성(traceability)도 보장된다. 니코 테링글 CEO는 “IDS는 단순히 카메라를 공급한 것이 아니라, 요구사항에 맞는 최적의 솔루션을 함께 설계해 준 파트너였다”고 강조했다.
<그림3> 터치스크린 기반 HMI를 통해 차량용 조명 검사 항목을 선택하고, 제품 모델 변경 시 검사 조건을 간편하게 전환하는 엔드오브라인(EOL) 검사 환경.
AI 비전, 품질 관리의 표준으로
자동차 산업의 품질 요구 수준은 계속해서 높아지고 있다. 검사 대상은 더욱 복잡해지고, 정확도와 속도에 대한 요구도 동시에 증가한다. 이에 따라 고성능 카메라와 AI 기반 이미지 프로세싱의 결합은 선택이 아닌 필수 기술로 자리 잡고 있다. Danube Dynamics는 ‘auros for quality’를 통해 이러한 변화에 대응하며, 향후 다양한 제조 공정으로 적용 영역을 확장해 나간다는 전략이다.
자료제공:IDS(en.ids-imaging.com)
