반사율이 높은 움직이는 부품을 검사할 때의 어려움 극복

Jun 29, 2023

품질 보증(QA)은 모든 제조 공정의 필수 단계입니다. 부품이 사양에 맞게 제작되었는지 확인함으로써 제조업체는 결함이 있는 제품과 관련된 막대한 비용을 피할 수 있습니다. 그러나 기존 머신 비전 솔루션에서는 반사율이 높은 움직이는 부품을 검사하는 것이 역사적으로 어려웠습니다. 즉, 자동화된 QA는 선택 사항이 아니었습니다. Inspekto S70은 이러한 문제를 극복했습니다.

시각적 품질 검사 프로세스는 일반적으로 세 가지 연속 단계로 나눌 수 있습니다. 이미지 획득은 검사할 품목의 고품질 이미지를 획득하는 프로세스를 의미합니다. 검사 시스템이 획득된 이미지에 검사할 부품이 포함되어 있음을 인식하는 부품 인식; 마지막으로 부품 검사는 부품이 양호한지 또는 결함이 있는지 확인하기 위해 수행되는 분석입니다.

불행하게도 반사율이 높은 재료로 만들어진 부품이 컨베이어 벨트 위에서 움직일 때 머신 비전 시스템에서는 이미지 획득 단계가 특히 까다로워집니다.

도전 과제 - 반사적이고 움직이는

수많은 제조 시설에서 생산되는 부품과 모듈은 금속이나 플라스틱과 같이 반사율이 높은 재료로 만들어집니다. 단조 또는 가공 공정에서 막 나온 금속 부품, 전자 제조 라인의 코팅된 인쇄 회로 기판(PCB), 기계 조립 라인에서 조립된 금속 요소 등이 그 예입니다.

반사 물체는 카메라를 향해 반사된 빛이 종종 이미지 포화 및 세부 정보 손실을 유발하므로 시각적 품질 검사에 어려움을 야기합니다. HDR(High Dynamic Range)은 이미지의 반사를 줄이는 데 사용되는 일반적인 방법입니다. 이는 표준 디지털 이미징이나 사진 기술을 사용하여 전통적으로 가능했던 것보다 더 넓은 동적 범위의 광도를 재현하는 데 사용되는 기술입니다.

그러나 훨씬 더 큰 문제는 광원이 카메라의 시선(LOS)과 평행한 조명 경로를 갖춘 검사 시스템의 일부인 내장형 조명 모듈인 경우입니다. 이러한 경우 역반사의 가능성과 강도가 증가합니다.

HDR은 이 시나리오에 적합하지 않으며 최첨단 독점 AR(반사 방지) 기술을 적용해야 합니다. 이러한 기술을 사용하려면 다양한 방향 조명 모듈을 사용하여 여러 이미지를 생성해야 합니다. 그런 다음 이러한 이미지를 융합하여 반사가 없는 단일 이미지를 만듭니다. 이 프로세스는 본질적으로 복잡한 특성으로 인해 대부분의 기존 AR 기술은 생산 현장에 실제로 배포할 만큼 강력하게 수행되지 않습니다.

부품이 움직일 때 문제는 더욱 복잡해집니다. 대부분의 경우 반사율이 높은 부품은 필요한 검사 스테이션을 통해 이동하므로 고정 검사를 위해 멈출 수 없습니다. 최근까지 각 이미지에서 부품의 위치와 공간 방향이 서로 다른 여러 이미지를 융합하는 것은 불가능하다고 간주되었습니다. 그러나 이제 해결책을 사용할 수 있습니다.

솔루션 — 기술적 혁신

Inspekto는 몇 가지 새로운 개발을 활용하여 특허 출원 중인 고유한 AR 기술을 만들어 이 문제를 해결했습니다.

첫 번째는 3개의 AI 기반 엔진이 동시에 작동하는 AMV-AI(Autonomous Machine Vision AI) 기술입니다. 세 가지 엔진 중 첫 번째 엔진은 전기 광학 시스템의 매개변수를 특정 사용 사례에 실시간으로 동적으로 적용하기 위해 만들어진 고유한 AI 기술인 Acquisition AI 엔진입니다. 2차 엔진은 검사할 부품을 인식하고, 3차 엔진은 초기 셋업 과정에서 기억한 완벽한 부품의 특성과 비교하여 양품, 불량 여부를 판단한다.

두 번째는 매우 유연한 전기 광학 시스템인 INSPEKTO S70으로, Acquisition AI 엔진이 각 사례 연구의 요구 사항에 맞게 검사 프로필을 맞춤화할 수 있는 넓은 경쟁의 장을 제공합니다. INSPEKTO S70은 시스템의 AI에 의해 자동으로 조정될 수 있는 다양한 매개변수를 제공하므로 조정은 검사 중인 제품에 따라 다르므로 검사의 정확성이 극도로 보장됩니다. 전체 전기 광학 매개변수 세트에 대해 실시간 동적 조정이 자동으로 수행됩니다.