AI 비전으로 고반사 금속부품 미세결함 자동 검사 시스템 적용 사례
고광택 금속 표면은 반사로 인해 미세 결함을 안정적으로 검출하기 어려운 검사 대상이다. 결함은 특정 각도와 조명 조건에서만 드러나는 경우가 많고, 수작업 육안 검사는 검사자 상태와 작업 시간에 따라 품질 편차가 발생할 수 있다. 오스트리아의 Danube Dynamics는 메카트로닉 출입 솔루션 제조기업 EVVA와 협력해, 잠금 실린더와 실린더 코어 등 고정밀 금속 부품의 표면 결함을 자동으로 검사하는 AI 기반 품질관리 시스템을 개발했다. 이 시스템은 IDS의 USB 3 uEye XCP 흑백 카메라, 폐쇄형 테스트 박스, RGBW 조명, AI 평가를 결합해 0.1mm 이하의 미세 결함을 검출하고, 유로박스 단위 검사 시간을 30초 이상에서 5초 미만으로 단축한 사례다.
▲ IDS uEye XCP 카메라와 AI 이미지 처리는 EVVA의 고광택 금속 잠금 부품 표면 검사를 자동화하는 데활용됐다.
Challenge
반사 표면의 미세 결함 검사
EVVA의 금속 부품은 여러 공정 단계를 거치며 엄격한 품질 기준을 충족해야 한다. 검사 대상에는 잠금 실린더, 실린더 코어, 정밀 가공 또는 도금 처리된 출입 기술용 부품이 포함된다. 이들 부품에서는 0.1mm 이하의 스크래치와 도금 오류 같은 미세 결함을 검출해야 하지만, 이러한 결함은 육안으로 확인하기 어려운 경우가 많다.
가장 큰 과제는 고광택 금속 표면의 반사였다. 반사광은 표면의 세부 정보를 가리고, 결함은 특정 시야각이나 조명 조건에서만 드러날 수 있다. 안정적인 평가를 위해서는 여러 관점과 반복 가능한 조명 조건이 필요했지만, 수작업 육안 검사만으로는 일관된 품질을 유지하기 어려웠다. 이에 따라 결함을 안정적으로 검출하고, 작업자를 지원하 며, 생산 공정에 안정적으로 통합될 수 있는 자동 검사 솔루션이 요구됐다.
▲ EVVA의 기계식 잠금 실린더와 같은 고정밀 금속 부품은 고광택 표면 특성으로 인해 미세 스크래치와 도금 결함 검출이 까다롭다.
▲ Danube Dynamics가 개발한 AI 기반 검사 시스템은 유로박스에 배열된 금속 부품을 촬영하고, 표면 결함을 자동으로 평가한다.
Solution
폐쇄형 박스와 RGBW 조명
Danube Dynamics는 IDS 카메라를 활용해 AI 기반 검사 시스템을 개발했 다. 이 시스템은 400 × 300mm 유로박스 안에 정렬된 부품을 한 번에 촬영 하고, 표면 결함을 자동으로 평가하도록 구성됐다. 최대 126개의 부품을 박스에 배열해 한 번의 검사 과정에서 처리할 수 있으며, 반사 영향을 줄이기 위해 맞춤형 조명을 갖춘 폐쇄형 테스트 박스를 사용했다.
조명은 개별 제어가 가능한 4개의 RGBW 바를 사용했다. 서로 다른 색상과 조명 각도를 적용해 다양한 결함 패턴이 드러나도록 했으며, 조명·이미지 품질·AI 평가의 조합이 검사 안정성의 핵심 요소로 작용했다. 고광택 금속 표면에서는 결함이 특정 조명 각도에서만 보일 수 있기 때문에, 단일 조건이 아니라 정의된 조명 조건을 반복적으로 확보하는 구성이 중요했다.
이미지 획득에는 IDS의 흑백 산업용 카메라 USB 3 uEye XCP, U3-36P0XCP-M-GL Rev. 1.2가 사용됐다. 이 카메라는 onsemi의 19.80MP AR2020 센서를 기반으로 하며, 5136 × 3856픽셀의 5K UHD 해상도를 제공한다. 1/1.8인치 롤링셔터 센서와 4:3 화면비는 미세 표면 결함을 세밀하게 포착하는 데 활용됐다. 시스템에는 초점거리 8.5mm의 IDS 렌즈, Type 20M11-C08528도 함께 적용됐다.
카메라는 유로박스 전체를 고해상도로 촬영하고, AI는 각 부품의 미세 결함을 분석한다. 이때 중요한 것은 단순한 픽셀 수뿐 아니라 정의된 조명 조건에서 반복 가능한 이미지를 얻는 것이다. 흑백 카메라는 관련 표면 특징을 높은 대비로 표현하는 데 도움이 되며, 표준 인터페이스를 통해 전체 시스템에 통합돼 개발 부담을 줄이고 운영 중 안정적인 검사 결과를 확보할 수 있도록 했다.
▲ EVVA의 출입 솔루션은 보안과 안전이 요구되는 환경에 적용되며, 관련 금속 부품에는 높은 수준의 품질 관리가 요구된다.
Result
검사 시간 5초 미만으로 단축
AI는 숙련된 전문가도 거의 알아차리기 어려운 편차를 검출했으며, 특히 검사 시간 단축 효과가 뚜렷했다. 기존 수작업 육안 검사는 유로박스 1개당 30 초 이상이 걸렸지만, 자동 검사 시스템 적용 후 검사 시간은 5초 미만으로 줄었다.
이 검사 과정은 4개의 정의된 조명 시나리오를 기반으로 한다. 각 부품에 대해 4장의 이미지가 생성되며, 이후 AI 추론은 실린더당 약 10ms의 처리 시간으로 수행된다. 즉, 다수 부품을 한 번에 촬영하면서도 미세 결함을 빠르게 평가할 수 있는 구조를 구현한 것이다.
검사 프로세스도 디지털화됐다. 검사 결과는 체계적으로 문서화되고 통계적으로 평가될 수 있으며, 기존에는 기록되지 않았던 스크랩과 편차도 추적 가능해졌다. 이 시스템은 수작업 품질관리를 완전히 대체하는 것이 아니라, 작업자를 지원하고 반복 가능한 검사 프로세스를 생산 공정 안에 통합하는 방식이다.
또한 EVVA는 AI를 독립적으로 재학습할 수 있게 됐다. 새로운 제품 변형이나 오류 패턴을 자체적으로 시스 템에 통합할 수 있어, 기본 시스템 구조를 바꾸지 않고 향후 요구사항 변화에 대응할 수 있다.
Insight
AI 검사도 이미지 조건이 좌우한다
이번 사례는 고광택 금속 부품 검사에서 AI만으로는 충분하지 않으며, 안정적인 이미지 획득 조건이 함께 갖춰져야 한다는 점을 보여준다. 반사가 강한 표면에서는 결함이 조명 각도와 시야 조건에 따라 보이거나 사라질 수있기 때문에, 폐쇄형 검사 환경과 제어 가능한 RGBW 조명, 고해상도 흑백 카메라의 조합이 중요하다.
Danube Dynamics와 EVVA의 사례는 표준적인 머신 비전 적용보다 난도가 높은 표면 검사에서도, 조명 설계와 고해상도 영상 획득, AI 평가를 결합하면 미세 결함 검출과 검사 시간 단축을 동시에 구현할 수 있음을 보여준다. 특히 검사 결과의 디지털 문서화와 AI 재학습 가능성은 향후 제품 변형과 품질 기준 변화에 대응하는 기반이 된다.
자료제공: IDS (en.ids-imaging.com)
