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[TECH REPORT-AI검사장비②] AI비전검사를 도입한 S사 구축 사례

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[헬로티]

 

AI비전검사 전문기업 트윔이 2018년 첫 개발한 이래 짧은 시간 동안 다양한 산업군에 인공지능(AI)비전검사장비를 구축했다. 기획 연재의 두 번째 성공사례로 지난 2020년에 구축한 S사의 AI비전검사기에 대해 소개한다.

 

고객사 소개 

 

1986년 설립된 S사는 자동차 시트 및 도어용 리벳에 사용되는 헤더 제품을 생산하는 기업이다. 자동차 부품을 생산하는 회사로는 초정밀 냉간 단조 분야에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 갖추고 있다. 그리하여, 자동차 엔진, 제동, 조향, 전장 등의 부품에 가장 핵심부품을 초정밀 냉간단조 및 가공으로 생산하고 있다. 특히 현대·기아자동차에서 요구하는 품질인증 제도인 에스큐(SQ· SUPPLIER QUALITY) 인증을 받으면서 크게 성장하고 있다.

 

생산 공정 소개(Before) 

 

S사의 생산 공정은 원소재를 포밍을 거쳐 프레스를 하고, 이후 CNC선반 또는 MCT가공하여 열처리를 한다. 그리고 초음파 세척 이후 비전검사를 통해 불량 여부를 확인하고 정품만 출하하는 프로세스로 진행된다.

 

검사 부분에는 치수 검사, 홀(hole) 위치 검사, 외관 불량 검사, 내관 불량 검사 등 8가지의 공정이 각각 운영되고 마지막으로 검사원의 육안검사로 진행된다. 특히 육안으로 이뤄지는 검사는 검사원이 확인 시 개당 약 3초가 소요되었다. 완벽함을 추구하는 S사의 생산 공정의 특징은 미세 홀 성형을 단조로 피어싱하여 치수 정밀도가 우수하다는 점이다. 그럼에도 불구하고 S사는 진성불량은 물론 가성불량까지 모두 검사하는 프로세스를 가지고 있었다. 

 

문제점 및 고객 요구사항 

 

금속 제품의 특성상 찍힘 및 눌림 등의 결함이 발생하고 있었다. 그러나 이러한 불량 유형들은 2D비전으로 깊이 및 정도에 대한 검사가 불가능하여 1차적으로 2D비전으로 검사 시 가성불량까지 검출하여 육안 검사로 진행하다 보니 효율적이지 않았고, 검사원들의 피로가 누적되어 온전한 검사를 할 수 없어 진행률이 떨어지고 있었다. 또, 가성 불량까지 포함하다 보니 불량률이 높은 현상으로 나타나서 이를 해결하고 싶었다.

 

고객의 요구사항으로는 첫 번째, 치수 검사, 홀(Hole)위치 검사, 외관 불량 검사, 내관 불량 검사 등 8개의 공정+육안 검사를 1공정으로 통합 설비하길 원했다. 두 번째는 앞서 언급했듯이 육안검사로 개당 약 3초의 시간이 소요되는 것을 줄이고자 개당 1.3초로 검사/배출되길 원했다. 마지막으로 미검률은 0%, 가동률은 85%를 요구했다(타 금속의 경우 99.9% 직행률까지 진행한 제품들도 있으나 해당 제품은 검사 항목 및 가공 특성상 85%로 협의하여 진행했으며, 제품에 따라 90% 이상 상화하는 성능을 나타내고 있음).

 

T-MEGA 장비 소개 

 

S사의 금속 부품은 대량으로 생산되기에 빠른 검수가 필요하다. 그리하여 트윔은 차량용 ABS 부품 제조에 불량 검수를 위해 인공지능 및 광학 비전 기술을 이용한 비정형적인 금속 부품 외형 검사 장비인 T-MEGA를 제안했다.

 

이 장비의 특징은 타깃된 제품을 균일하게 공급함과 동시에 균일하게 배출이 가능하다는 점이고, 비정형적인 금속 제질 검사를 위해 정밀한 기구로 구성했다. 또, 7초 만에 불량 여부를 판독 및 검출해야 해서 고속의 이동 중에도 균일한 영상 획득을 위한 제어 기술도 장착했다. 마지막으로 AI검사를 위해 필수인 트윔의 MOAI4.0을 장착했다. MOAI4.0은 트윔이 자체 개발한 딥러닝 기반의 AI검사 소프트웨어로 제품의 결함을 신속하고 정확하게 검사하며, 룰 기반 검사와 육안검사의 한계도 극복할 수 있다.

 

MOAI4.0의 특징으로는 처음 사용자도 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 학습 및 검사 환경을 구축했으며, 불량 검출률 100%, 미검률 0%로 완벽하게 불량 검출하여 인건비 절감과 품질 향상에 효과가 있다. 또한, 타사 제품과는 다르게 현장에 바로 적용할 수 있도록 시스템을 제공하기 때문에, 전문 인력이나 AI에 대한 숙련된 연구원이 아니어도 현장 교육만으로도 바로 사용할 수 있다.

 

그림 1. T-MEGA 장비 외관 및 내부 구성

 

해결 방안 

 

먼저 고객사가 요구한 개당 1.3초의 검사 시간을 맞추기 위해 턴테이블 형식으로 T-MEGA 내부를 설계했다. 그리하여 1사이클에 6개 동시 검사로 진행되고, Tact Time은 7.8초로 개당 1.3초를 만족시켰다. 

 

그림 2. 불량 유형

 

또 다른 요구사항인 미검율 0%와 가동률 85%를 만족시키기 위해서는 검사 정확도가 중요하다고 여겼다. 정확한 시료 판독을 위해서는 다량의 이미지 수집이 필요하여 시료당 258장의 이미지를 3초 이내에 수집할 수 있게 카메라를 총 30개 장착하고 듀얼GPU로 사양 업그레이드한 PC를 3대로 구성했다. 소프트웨어 부분으로는 검사 모델을 MOAI 학습을 통해 업그레이드하였고, SW가속기를 사용하여 더욱 빠르고 정확한 검사를 가능하게 했다.

 

그림 3. 불량 검사를 위한 AI검사 소프트웨어 구동 화면

 

현재 공정 상황 

 

현재 분당 50개의 불량을 검사하고 있으며, 직행률 90%(타 금속의 경우 99.9% 직행률까지 진행한 제품들도 있으나 해당 제품은 검사 항목 및 가공 특성상 85%로 협의하여 진행했으며, 제품에 따라 90% 이상 상회하는 성능을 나타내고 있음) 및 미검률 0%로 원활하게 가동 중이다. 기존 공정에서 가성불량률은 40%였으나, T-MEGA를 도입한 후로는 약 15%로 현저히 낮아졌고, 또 고객이 요구한 미검률 0%, 시료당 1.3초 검사/배출을 정확히 맞추고 있으며, 고객이 만족하고 있다.

 

ROI 측면에서는 주간 8시간 기준, 3교대 시 9명의 역할을 하게 됨에 따라 육안 검사자 9명을 대체하는 효과를 나타내었다. 주52시간 근무환경과 최저 시급에 영향을 받지 않고 24시간 가동이 가능하여 인사관리에서도 Risk Zero를 경험하고 있다.

 

품질 면에서는 일정한 기준의 품질과 검사량을 확보하여 미검 0%로 성공적인 운영을 하고 있다. 또 현미경을 통한 정밀 검사를 비전으로 대체함에 따라 정확성이 높아지고 품질의 신뢰도도 높아졌다.

 

향후 계획  

 

S사를 통해 트윔의 AI검사장비, T-MEGA의 효과를 검증하였으며, 또 금속물질이 가지고 있는 난반사에 대한 문제점도 말끔히 극복한 사례가 되었다. 이를 계기로 안 될 것이라 여겼던, 금속제품 및 자동차 부품 영역에 대한 AI검사가 도입될 수 있음을 확신시킨 계기가 되었다.

 

이 프로젝트를 진행한 트윔의 조성호 책임연구원은 “트윔은 이미 여러 산업 분야에 T-MEGA를 공급하며 국내 최대의 구축 사례를 보유하고 있다. 이는 각 고객사의 원하는 바를 맞춰 개발을 하기에 가능했다고 본다”고 밝혔다.

 

또 트윔의 정동환 전략영업마케팅실장은 “이를 더욱 확대하고자 공장자동화 도입이 필요한 중소 중견 기업을 대상으로 트윔의 AI검사 소프트웨어를 무료로 제공하는 AI바우처 사업을 진행하고 있다”며 “이번 기회에 많은 중소 중견 기업이 대기업 못지않은 경쟁력 있는 공장자동화를 도입할 수 있길 기대한다”고 말했다.

 

요약

 

자동차 부품 전문 생산 기업인 S사는 자동차 시트나 도어에 쓰이는 볼트 등을 전문으로 생산하고 있다. 2013년에는 유일하게 자동차 엔진, 제동, 조향, 전장 등의 핵심부품을 초정밀 냉간단조 및 가공을 통해 제품을 생산하고 있다. 그러나 금속 제품의 특성상 찍힘, 눌림, 스크래치 등의 결함이 발생하였고, 이는 2D비전으로는 검사가 불가능하여 1차원적으로 가성불량까지 검출하여 진성/가성 불량을 육안검사로 재검사를 진행했었다. 그러다 보니 효율적인 검사를 할 수 없었고, 불량 역시 줄어들지 않아 이 부분을 해결하고자 트윔에 의뢰를 했었다.

 

트윔의 MOAI4.0을 내재한 인공지능 검사설비인 T-MEGA를 통해 고객사의 요구사항인 미검율 0%, 시료당 1.3초 검사/배출, 가동율 85%의 요구사항을 충분히 만족시켜 난반사가 심한 금속 제품도 AI검사기 도입의 가능성을 입증하게 된 사례가 되었다.

 

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