고객
본 고객사는 전자 및 통신 산업용 와이어, 케이블 및 관련 부품을 전문적으로 제조하는 다국적 기업입니다.
사례
케이블 외피 검사
케이블 외피는 내부 전도체를 습기, 화학물질 및 물리적 손상으로부터 보호하는 역할을 합니다. 그러나 균열, 마모, 불균일한 두께와 같은 결함이 발생하면 성능 및 안전성에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 전자 및 통신 산업에서는 절연 품질이 중요한 요소입니다.
도전 과제
케이블 검사에서의 정밀도 확보
300~400미터 길이의 케이블 롤을 검사하려면 기계 장비를 이용해 케이블을 펴고, 라인 레이저를 사용해 스캔해야 합니다. 기존 방식은 단선, 눌림, 긁힘과 같은 표면 결함을 감지할 수 있지만, 인쇄된 문자와 실제 결함을 구별하는 데 어려움이 있었습니다. 각도와 조명 변화에 따라 오판이 발생하기 쉬워, 수작업 검수가 필요했으며 이는 검사 효율성을 저하시켰습니다. 고객사는 인쇄 문자와 실제 결함을 정확히 구별할 수 있는 보다 정밀한 솔루션을 필요로 했습니다.
솔루션
AI 기반 케이블 결함 감지
고객사는 Solomon의 SolVision AI 기술을 활용하여 케이블 제조 과정의 결함 감지 성능을 향상시켰습니다. SolVision의 AI 모델은 오염, 변형, 긁힘 등의 결함이 포함된 소량의 샘플 이미지만으로 신속하게 학습되며, 이를 통해 실제 결함과 인쇄된 문자 및 표면 변형을 정확하게 구별할 수 있습니다. 이러한 정밀한 감지 기능을 통해 오탐률을 줄이고, 수작업 검사를 최소화하며, 검사 속도를 가속화할 수 있습니다. 그 결과, 고객사는 검사 정확도 향상, 생산성 증대, 케이블 품질 및 수율 개선을 실현하였습니다.
케이블 외피 결함 감지
