META-aivi사례 연구
AR + AI를 활용한 연결 케이블 분류
고객
해당 고객사는 태국에 본사를 둔 연결 케이블을 전문으로 제조하는 전자제품 제조업체입니다.
사례
케이블 검사 프로세스 향상
고객사는 USB 케이블 검사 프로세스의 제품 품질을 향상시키고, 내구성, 기능성 및 안전 기준 준수를 보장할 수 있는 솔루션을 찾고 있었습니다.또한, 외부 절연 소재 및 커넥터의 균열 또는 손상을 종합적으로 검사해야 했습니다.이 과정이 완료되면 케이블은 각 유형에 따라 분류되어 출하됩니다.
도전 과제
품질 관리 최적화 및 분류 자동화
케이블 검사를 수작업에만 의존할 경우, 작업자의 피로로 인해 검사 누락 위험이 증가하므로 기존 AOI(자동 광학 검사) 시스템을 도입하여 결함을 감지하려 했습니다.그러나, AOI 시스템은 종종 너무 민감하게 설정되어 양품을 NG(불량)로 잘못 판정하는 문제가 발생할 수 있습니다.이로 인해 엔지니어의 지속적인 설정 조정과 작업자의 반복 검사가 필요하게 됩니다.
또한, AOI는 더 많은 샘플이 필요하며 사전에 정의된 결함만 감지할 수 있어, 누락 감지(리키지)가 자주 발생하며 유연한 생산 요구에 신속하게 대응하는 데 어려움이 있습니다.
솔루션
AR + AI를 활용한 신속한 인식 및 분류
META-aivi는 인공지능(AI)과 증강 현실(AR)을 결합하여 분류, 인식 및 감지 문제를 해결합니다.단 5~10개의 이미지 샘플만으로 내장된 AI가 신속하게 학습 모델을 생성하여, Lightning, USB, RJ45, HDMI 등 다양한 케이블 유형을 빠르게 인식하고 분류할 수 있습니다.
스마트 기기, AR 글래스, 태블릿 또는 휴대용 카메라와 연동하면 다양한 케이블을 신속하게 인식하고 분류할 수 있습니다.이 시스템은 관련 데이터를 기업의 ERP 시스템으로 직접 전송하여, 향후 참조 및 공정 개선을 위한 전자 기록을 생성할 수 있습니다.이를 통해 수율이 향상되고 불량 제품의 유출이 감소합니다.