AI와 AOI의 차이점은 무엇인가요?
AOI 소개
대량 생산과 제한된 품목 위주의 제조 시대에서, 소량 다품종 생산을 중시하는 오늘날의 유연한 생산 모델로의 전환은 품질 관리와 검사를 더욱 복잡하고 어려운 과제로 만들었습니다. 제품은 이제 더 다양한 형태, 크기, 재질 및 특성을 가지며, 이로 인해 정의되지 않은 결함이 자주 발생합니다.
그 결과, AOI(자동 광학 검사) 시스템은 산업 공정에서 결함을 감지하기 위한 주요 솔루션으로 자리 잡게 되었습니다. 그러나 기존 AOI는 사전에 정의된 결함 샘플과 고정된 파라미터에 의존하여 결함을 감지하기 때문에, 신속하고 유연한 검사에 한계가 있습니다. 기존 검사 시스템이 결함을 놓칠 가능성은 상당히 높아지며, 이에 반해 AI는 보다 유연하고 효율적인 검사를 가능하게 하여 머신 비전의 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
그 결과, AOI(자동 광학 검사) 시스템은 산업 공정에서 결함을 감지하기 위한 주요 솔루션으로 자리 잡게 되었습니다. 그러나 기존 AOI는 사전에 정의된 결함 샘플과 고정된 파라미터에 의존하여 결함을 감지하기 때문에, 신속하고 유연한 검사에 한계가 있습니다. 기존 검사 시스템이 결함을 놓칠 가능성은 상당히 높아지며, 이에 반해 AI는 보다 유연하고 효율적인 검사를 가능하게 하여 머신 비전의 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
AOI를 활용한 결함 감지
소비자 전자제품이 지속적으로 발전함에 따라, 반도체, 광전자, 스마트 제조와 같은 산업이 급격한 성장을 이루고 있습니다. 결함이 제품 기능에 영향을 줄 수 있기 때문에, 제조 산업에서는 수율 향상에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 기존 생산 라인은 제품 결함 패턴에 대한 수작업 검사에 의존해 왔지만, 이 방식은 철저한 검사와 생산 효율성에 대한 요구를 충족하지 못합니다.
머신 비전 기술을 기반으로 한 AOI 시스템은 광학, 전자 제어, 기계 및 검사 소프트웨어를 정밀하게 결합하여 정확한 검사 작업을 수행합니다. 이러한 시스템은 최적화된 광원 구성과 고급 이미지 처리 기술을 통해 이미지 특징을 강조하고, 정확한 위치 지정 및 검사를 통해 결함 감지 효율을 향상시킵니다. AOI는 생산 라인에서 완제품 및 반제품에 존재하는 결함, 오염물, 이상 징후를 신속하게 선별하여 품질 관리 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다.
수작업 검사 방식과 비교했을 때, AOI 시스템은 결함 감지에서 더 높은 수준의 일관성을 제공합니다. 또한 고해상도 카메라가 장착된 AOI 시스템은 사람의 눈으로는 감지하기 어려운 복잡한 디테일까지 식별할 수 있습니다. 게다가 분당 수천 개의 부품을 검사할 수 있는 AOI의 능력은 전통적인 수작업 육안 검사 방식이 가진 비효율성을 극복할 수 있게 해줍니다.
머신 비전 기술을 기반으로 한 AOI 시스템은 광학, 전자 제어, 기계 및 검사 소프트웨어를 정밀하게 결합하여 정확한 검사 작업을 수행합니다. 이러한 시스템은 최적화된 광원 구성과 고급 이미지 처리 기술을 통해 이미지 특징을 강조하고, 정확한 위치 지정 및 검사를 통해 결함 감지 효율을 향상시킵니다. AOI는 생산 라인에서 완제품 및 반제품에 존재하는 결함, 오염물, 이상 징후를 신속하게 선별하여 품질 관리 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다.
수작업 검사 방식과 비교했을 때, AOI 시스템은 결함 감지에서 더 높은 수준의 일관성을 제공합니다. 또한 고해상도 카메라가 장착된 AOI 시스템은 사람의 눈으로는 감지하기 어려운 복잡한 디테일까지 식별할 수 있습니다. 게다가 분당 수천 개의 부품을 검사할 수 있는 AOI의 능력은 전통적인 수작업 육안 검사 방식이 가진 비효율성을 극복할 수 있게 해줍니다.
AOI를 활용한 결함 감지의 한계
AOI의 도입은 다양한 산업 분야에서 보편화되었지만, AOI의 고도로 맞춤화된 특성은 광범위한 적용에 있어 여러 도전과 한계를 안겨줍니다. 특히 복잡한 제품 결함, 이미지 배경, 조명 변화에 직면할 경우, AOI 시스템은 제약을 받을 수 있습니다.
AOI는 탐지 로직이 시스템에 사전 프로그래밍된 규칙 기반 판단 메커니즘에 의해 작동합니다. AOI는 샘플 결함을 검사하기 위해 설정된 기준값인 사전 정의된 파라미터를 기반으로만 결함을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 탐지 로직이 결함을 원형으로 정의한다면, 원형이 아닌 결함은 AOI 시스템에서 감지되지 않을 수 있습니다. 난수적으로 발생하는 결함 유형들, 예를 들어 계란 껍질 품질의 변화, PCBA 조립의 이상 결함, 플라스틱 버클의 기름 얼룩, 금속 프레스 부품의 스크래치 등은 AOI가 효과적으로 감지하기에 큰 어려움을 줍니다.
결함 누락의 위험을 줄이기 위해, AOI 시스템은 매우 엄격한 파라미터로 설정되는 경우가 많으며, 이로 인해 AOI는 지나치게 민감해져 오탐(false positive)이 발생하기 쉽습니다. 또한 시스템 운영자는 알고리즘과 파라미터를 지속적으로 조정해야 하며, 결함 누락이나 오탐을 방지하기 위해 생산 라인에서는 제품 재검사를 반복해야 할 수도 있습니다. 이러한 요인들은 생산 효율성에 부정적인 영향을 미치고, 생산 비용을 증가시킵니다.
AOI의 효과는 광원, 카메라, 렌즈 간의 정밀한 조율에 달려 있습니다. 광원에 관해서는 대비를 높이고 검사 대상의 특징을 효과적으로 표현하기 위해 밝기와 특성을 조정하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 조정은 검사 대상의 재질, 색상, 형상에 맞춰 최적의 이미지를 얻고 오탐(false positive) 위험을 줄이기 위해 맞춤형으로 이루어져야 합니다. 카메라를 선택할 때는 검사 요구사항에 따라 감도, 해상도, 프레임 속도와 같은 요소를 신중히 고려해야 합니다. 이러한 카메라는 광학 시스템의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 적절한 렌즈와 짝지어야 합니다.
장비 세부 설정의 복잡성이 이미지 품질에 영향을 미치는 것 외에도, 작업자는 구성 요소를 교체하거나 조정할 때 기계의 파라미터 및 정렬을 재설정해야 하며, 이는 경험에 의존해야 하는 작업입니다. 또한 하드웨어 및 소프트웨어 부품의 조정은 본질적으로 복잡하며, 수리 시간은 며칠에서 수개월까지 다양할 수 있습니다. 이는 현대 생산 라인의 유동적인 요구를 충족하는 데 있어 큰 과제로 작용합니다. 그 결과, AOI를 활용하는 많은 산업들은 최근 검사 정확도와 효율성을 개선하기 위해 인공지능(AI)을 도입하고 있습니다.
AOI는 탐지 로직이 시스템에 사전 프로그래밍된 규칙 기반 판단 메커니즘에 의해 작동합니다. AOI는 샘플 결함을 검사하기 위해 설정된 기준값인 사전 정의된 파라미터를 기반으로만 결함을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 탐지 로직이 결함을 원형으로 정의한다면, 원형이 아닌 결함은 AOI 시스템에서 감지되지 않을 수 있습니다. 난수적으로 발생하는 결함 유형들, 예를 들어 계란 껍질 품질의 변화, PCBA 조립의 이상 결함, 플라스틱 버클의 기름 얼룩, 금속 프레스 부품의 스크래치 등은 AOI가 효과적으로 감지하기에 큰 어려움을 줍니다.
결함 누락의 위험을 줄이기 위해, AOI 시스템은 매우 엄격한 파라미터로 설정되는 경우가 많으며, 이로 인해 AOI는 지나치게 민감해져 오탐(false positive)이 발생하기 쉽습니다. 또한 시스템 운영자는 알고리즘과 파라미터를 지속적으로 조정해야 하며, 결함 누락이나 오탐을 방지하기 위해 생산 라인에서는 제품 재검사를 반복해야 할 수도 있습니다. 이러한 요인들은 생산 효율성에 부정적인 영향을 미치고, 생산 비용을 증가시킵니다.
AOI의 효과는 광원, 카메라, 렌즈 간의 정밀한 조율에 달려 있습니다. 광원에 관해서는 대비를 높이고 검사 대상의 특징을 효과적으로 표현하기 위해 밝기와 특성을 조정하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 조정은 검사 대상의 재질, 색상, 형상에 맞춰 최적의 이미지를 얻고 오탐(false positive) 위험을 줄이기 위해 맞춤형으로 이루어져야 합니다. 카메라를 선택할 때는 검사 요구사항에 따라 감도, 해상도, 프레임 속도와 같은 요소를 신중히 고려해야 합니다. 이러한 카메라는 광학 시스템의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 적절한 렌즈와 짝지어야 합니다.
장비 세부 설정의 복잡성이 이미지 품질에 영향을 미치는 것 외에도, 작업자는 구성 요소를 교체하거나 조정할 때 기계의 파라미터 및 정렬을 재설정해야 하며, 이는 경험에 의존해야 하는 작업입니다. 또한 하드웨어 및 소프트웨어 부품의 조정은 본질적으로 복잡하며, 수리 시간은 며칠에서 수개월까지 다양할 수 있습니다. 이는 현대 생산 라인의 유동적인 요구를 충족하는 데 있어 큰 과제로 작용합니다. 그 결과, AOI를 활용하는 많은 산업들은 최근 검사 정확도와 효율성을 개선하기 위해 인공지능(AI)을 도입하고 있습니다.
AI를 활용한 결함 감지
AI 기반 검사와 기존 AOI 결함 감지의 가장 큰 차이점은 경험적 규칙에 대한 의존도에 있습니다. AI는 숙련 장인의 검사 능력을 어느 정도 모방할 수 있는 신입 견습생처럼 작동합니다. AI는 대량의 유효 데이터를 활용하고 딥러닝 기법으로 시스템 모델을 학습시켜 결함 범위와 이상 감지 모델을 자율적으로 정의할 수 있습니다. AI는 양품(OK)과 불량품(NG)에 대한 최적의 파라미터를 자동으로 식별할 수 있습니다. 이를 통해 미지의 결함을 효과적으로 감지하고, 검사 기준의 일관성을 유지하며, 검사 정확도를 크게 향상시킵니다.
산업별 도메인 지식의 차이가 크기 때문에, 특정 산업을 위한 AOI 시스템을 개발하는 기존 AOI 엔지니어는 현장 문제에 신속하게 대응하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 효과적인 솔루션은 종종 산업 전문가와의 협업을 통해 해당 산업에 적합한 AOI 하드웨어와 규칙을 설계하는 방식으로 이루어집니다. 반면, AI 기반 결함 감지 시스템은 인터페이스를 통해 감지에 필요한 이미지 특징을 학습합니다. 학습이 완료되면 AI 시스템은 자율적으로 감지 규칙을 생성할 수 있습니다. 이 두 방식은 학습 효율성과 실행 능력 면에서 현저한 차이를 보입니다.
딥러닝을 통해 감지 정확도를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, AI 기술은 조명 조건이 감지 성능에 미치는 영향과 관련된 문제도 효과적으로 해결합니다. 기존 AOI 시스템은 조명 상태, 촬영 각도, 그림자 반사, 검사 대상의 재질 및 형상(특히 반투명 소재 및 금속 표면 등)으로 인해 제약을 받는 경우가 많습니다. 이러한 한계는 정확한 검사 결과 달성을 어렵게 합니다. 이에 비해 AI 기반 검사는 조명에 대한 의존도가 낮습니다. 안정적인 광원이 제공되면, 윤곽이 흐리거나 형태가 다양하거나 금속 반사 물질의 간섭이 있는 상황에서도 AI는 결함 감지 및 분류를 효과적으로 수행할 수 있습니다.
AI 기반 결함 검사는 반사 표면의 움푹 패인 자국이나 스크래치와 같은 복잡한 외관 및 표면 결함 감지에 탁월합니다. 또한, AI는 형태가 손상되거나 식별이 어려운 문자까지 검사할 수 있는 OCR(광학 문자 인식) 작업에도 능숙합니다. 더불어, AI 기반 시스템은 색상과 크기의 차이, 심한 변형, 복잡한 형상 또는 무작위 분포 여부와 상관없이 예측 불가능한 패턴과 결함을 효과적으로 감지합니다. AI는 데이터를 종합적으로 분석하여 결함의 존재 여부를 정확하게 판단합니다.
따라서 AI 비전 시스템은 속도, 정밀도, 인건비 측면에서 기존 규칙 기반 AOI 시스템보다 우수하며, 복잡한 결함 감지 및 분류 애플리케이션에서의 과제를 효과적으로 해결합니다.
산업별 도메인 지식의 차이가 크기 때문에, 특정 산업을 위한 AOI 시스템을 개발하는 기존 AOI 엔지니어는 현장 문제에 신속하게 대응하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 효과적인 솔루션은 종종 산업 전문가와의 협업을 통해 해당 산업에 적합한 AOI 하드웨어와 규칙을 설계하는 방식으로 이루어집니다. 반면, AI 기반 결함 감지 시스템은 인터페이스를 통해 감지에 필요한 이미지 특징을 학습합니다. 학습이 완료되면 AI 시스템은 자율적으로 감지 규칙을 생성할 수 있습니다. 이 두 방식은 학습 효율성과 실행 능력 면에서 현저한 차이를 보입니다.
딥러닝을 통해 감지 정확도를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, AI 기술은 조명 조건이 감지 성능에 미치는 영향과 관련된 문제도 효과적으로 해결합니다. 기존 AOI 시스템은 조명 상태, 촬영 각도, 그림자 반사, 검사 대상의 재질 및 형상(특히 반투명 소재 및 금속 표면 등)으로 인해 제약을 받는 경우가 많습니다. 이러한 한계는 정확한 검사 결과 달성을 어렵게 합니다. 이에 비해 AI 기반 검사는 조명에 대한 의존도가 낮습니다. 안정적인 광원이 제공되면, 윤곽이 흐리거나 형태가 다양하거나 금속 반사 물질의 간섭이 있는 상황에서도 AI는 결함 감지 및 분류를 효과적으로 수행할 수 있습니다.
AI 기반 결함 검사는 반사 표면의 움푹 패인 자국이나 스크래치와 같은 복잡한 외관 및 표면 결함 감지에 탁월합니다. 또한, AI는 형태가 손상되거나 식별이 어려운 문자까지 검사할 수 있는 OCR(광학 문자 인식) 작업에도 능숙합니다. 더불어, AI 기반 시스템은 색상과 크기의 차이, 심한 변형, 복잡한 형상 또는 무작위 분포 여부와 상관없이 예측 불가능한 패턴과 결함을 효과적으로 감지합니다. AI는 데이터를 종합적으로 분석하여 결함의 존재 여부를 정확하게 판단합니다.
따라서 AI 비전 시스템은 속도, 정밀도, 인건비 측면에서 기존 규칙 기반 AOI 시스템보다 우수하며, 복잡한 결함 감지 및 분류 애플리케이션에서의 과제를 효과적으로 해결합니다.
AI 결함 감지 사례 연구
제약 산업에서는 블리스터 포장 생산 라인이 일반적으로 시간당 5,000개에서 40,000개의 알약을 처리합니다. 그러나 충전 과정 중 오류가 발생하여 빈 블리스터, 품질 불량 내용물, 또는 캡슐에서의 분말 누출과 같은 결함이 발생할 수 있습니다. 다양한 결함 이미지를 SolVision에서 AI 모델로 학습시킴으로써, 각 포장 및 충전 상태를 빠르고 정확하게 식별하고, 라벨링하며 분류할 수 있습니다.