슬리팅 공정 AI 비전 검사 시스템 구축 사례

배경 및 과제

필름, 시트 등 연속적인 소재를 절단하는 슬리팅 공정에서는 제품의 품질을 실시간으로 확인하는 것이 중요합니다. 기존에는 작업자가 육안으로 제품 불량을 검수하여 비효율적이었으며, 미세한 결함을 놓치거나 검수 속도가 느려 생산성 저하의 원인이 되었습니다. 이에 한 제조사는 이러한 수동 검사의 한계를 극복하고 품질 검사의 정확성 및 효율성을 높이기 위해 AI 기반의 자동화된 품질 검사 시스템 도입을 요청했습니다.

솔루션 및 적용 기술

요청에 따라 AI 기반의 비전 검사 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 슬리팅 머신에 고정된 카메라로 제품 이미지를 실시간으로 촬영하고, 정교한 전처리 과정을 거쳐 분석 준비를 마칩니다. 전처리 과정에서는 스케일링, 변형 수리, 노이즈 제거 등을 통해 이미지 품질을 최적화합니다.

• 고정 카메라를 활용한 제품 이미지 실시간 촬영 및 수집

• 스케일링, 변형 수리, 노이즈 제거 등 이미지 전처리 수행

• CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 엔진으로 제품 특징 추출 및 정상/비정상 분류

• 규칙 기반 후처리 로직을 적용하여 검출 결과의 정확도 향상

도입 성과

시스템 도입 후 슬리팅 공정의 품질 검사 과정이 크게 개선되었습니다. 사람의 개입 없이 NG 제품을 자동으로 검출하고 분류할 수 있게 되어 검사 효율이 향상되었으며, 생산 라인의 안정성도 높아졌습니다. 다음과 같은 개선을 이루었습니다.

• NG(불량) 제품의 자동 검출 및 분류 기능 확보

• 오류 발생 시 자동 알람 통보 및 슬리팅 머신 자동 정지 기능 구현

• 작동 중 발생하는 미세한 편차까지 실시간으로 검출 및 통보

• 전반적인 검품 작업의 효율화 및 생산성 향상 달성

적용 분야

본 시스템은 필름, 시트 등 다양한 소재의 슬리팅 공정에서 실시간 품질 검사를 수행하는 데 최적화되어 있습니다. 유사한 연속 공정을 가진 타산업군에서도 적용 가능합니다.