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사례 연구

AI를 이용한 금속 개스킷 결함 감지

고객

고객사는 모터 샤프트 및 기타 핵심 하드웨어 부품을 포함한 고품질 금속 부품을 생산하는 전문 CNC 제조업체입니다. 이들의 정밀성과 품질에 대한 높은 기준은 금속 개스킷의 효과적인 결함 감지 필요성과 일치합니다.

사례

기계에서 금속 개스킷의 필수 기능

금속 개스킷은 기계 장비 및 엔지니어링 구조에서 중요한 역할을 합니다. 개스킷은 필수적인 밀봉, 지지 및 완충 기능을 제공하여 부품이 밀접한 접촉으로 인해 손상되지 않도록 합니다. 또한 금속 부품 간 마찰을 줄여 장비 수명을 연장하는 데 기여합니다. 더불어 액체, 가스 및 기타 물질의 누출을 방지하여 제품의 전반적인 성능과 안전성을 강화합니다. 이러한 핵심 기능을 고려할 때, 개스킷 결함을 감지하는 것은 제품의 완전성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다.

Gasket ring from black silicone EPDM, spare parts, used to fill the joints or joints no gap or leak out.

도전 과제

금속 개스킷의 효과적인 결함 감지

금속 개스킷은 완벽한 성능을 유지해야 하는 핵심 부품입니다. 작은 결함—예를 들어 움푹 들어간 자국, 균열 또는 변형—조차도 밀봉 성능을 저하시켜 누출을 초래하고 제품 안전성을 감소시킬 수 있습니다. 또한 이러한 결함은 압력 분포를 방해하여 볼트 및 접촉면에 집중적인 응력을 발생시키고, 이는 결국 안정성을 약화시키고 마모를 가속화할 수 있습니다. 따라서 정밀한 결함 감지가 필수적입니다. 하지만 금속 개스킷은 크기가 작고 표면이 복잡하여 육안으로 결함이나 불규칙성을 감지하는 것이 어렵습니다. 기존의 검사 방식은 종종 한계를 드러내며, 이는 개스킷 제조업체가 제품 품질을 보장하는 데 있어 상당한 도전 과제가 됩니다.

솔루션

SolVision을 통한 결함 감지 향상

SolVision AI 비전 검사 시스템은 금속 개스킷의 버, 움푹 들어간 자국 및 표면 불규칙성을 효과적으로 감지합니다. 적은 수의 샘플 이미지로도 높은 검출력을 발휘하며, 딥러닝 기술을 활용하여 정밀한 결함 감지를 수행합니다. 또한 검사 과정에서 개스킷을 신속하게 분류할 수 있어 검사 시간을 크게 단축하고 제품 수율을 향상시킵니다.

결과

검사 시간 대폭 단축
금속 개스킷의 모든 결함을 신속하게 감지
결함 유형을 정밀하게 구별 및 분류