자동화된 시각적 품질 검사는 QC를 재정의하고 있습니다.

우리 모두는 서로 다른 각도에서 가늘게 쳐다보며 작은 불완전함이 실제로 결함인지 아니면 우리 눈이 우리에게 트릭을 치는 것인지 궁금해했습니다. 제조업체의 경우 이러한 불확실성의 순간은 수천 개의 제품에 걸쳐 곱해질 수 있으며, 이는 실망스러울 뿐만 아니라 비용이 많이 듭니다.

인간의 비전은 놀랍지만 한계가 있습니다. 피곤합니다. 우리는 산만해집니다. 일관성이 없습니다. 일부 결함은 단순히 우리의 눈이 안정적으로 감지할 수 있는 것 이상의 것입니다. 이것이 바로 AI 기반 비전 시스템이 시각적 품질 제어 검사를 자동화하고, 사람이 놓치는 것을 보고, 전 세계 제조 현장을 혁신하는 데 점점 더 많이 사용되고 있는 이유입니다.

마지막으로 두 개의 유사한 이미지에서 차이를 발견하려고 했던 때를 생각해 보십시오. 퍼즐처럼 재미있을 수 있지만 8시간 교대로는 지쳐요. 전통적인 품질 검사는 육안 검사를 수행하는 인간에게 크게 의존하며, 이는 몇 가지 내재된 도전 과제를 야기합니다.

• 피로: 몇 시간 검사 후, 가장 날카로운 눈조차도 피곤해집니다.
• 주관성: 한 검사관이 다른 검사관과 함께 통과할 수 있는 결함처럼 보이는 것
• 속도 제한: 인간은 초당 너무 많은 시각적 정보만 처리할 수 있습니다.
• 보이지 않는 스펙트럼: 자외선, 적외선 또는 미세한 세부 정보를 볼 수 없습니다.

반면 AI 비전 시스템은 피곤하지 않고, 판단력이 달라지지 않으며, 놀라운 속도로 이미지를 처리할 수 있습니다. AI내장 Cognex In-Sight 시스템과 같은 솔루션은 분당 수천 개의 부품을 일관된 정확도로 분석하여 마이크로미터만큼 작은 세부 사항을 확인하고 인간이 볼 수 없는 광 스펙트럼에서 작동할 수 있습니다.

그러나 진정한 혁명은 지칠 줄 모르는 눈만이 아니라 지능에 관한 것입니다. 

전통적인 머신 비전은 견고한 규칙 기반 프로그래밍에 의존했습니다. 간단하고 일관된 작업에 효과적이었지만 변동으로 어려움을 겪었습니다. 제품이 약간 바뀌거나 조명 조건이 바뀌면 검사 정확도가 저하되는 경우가 많습니다.

최신 AI 기반 시스템은 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 이러한 시스템은 명시적 규칙에 의존하는 대신 예를 분석하여 '좋음'의 모습을 학습합니다. 이를 통해 기존 시스템을 혼동할 수 있는 변형을 처리할 수 있습니다.

• 자연스럽게 변하는 표면 텍스처
• 허용 가능한 미용 변형이 있는 제품
• 결함이 상황에 맞는 복잡한 패턴
• 재프로그래밍 없이 여러 제품 유형

1. 예측 품질 통찰력

   AI는 단순히 결함을 식별하는 것이 아니라 패턴을 식별합니다. 시간이 지남에 따라 결함 데이터를 분석함으로써 시스템은 주요 문제가 되기 전에 동향을 파악할 수 있습니다.

   이 예측 기능은 품질 관리 사후 대응 기능에서 사전 예방 기능으로 전환하여 문제가 발생하기 전에 문제를 해결하고 이후에 문제를 포착합니다.모든 사람을 위한 전문성.

2. 모두를 위한 전문성

   가장 흥미로운 개발 중 하나는 AI 비전 시스템에 비전문가가 더 쉽게 액세스할 수 있게 되는 방법입니다. 예를 들어, Cognex AI 기반 가이드 설정으로 생산 직원은 전문 프로그래밍 기술 없이 비전 시스템을 트레이닝할 수 있습니다.

   이러한 민주화는 품질 관리 전문 지식이 전문 부서에 얽매이지 않고 조직 전체에서 이용 가능하다는 것을 의미합니다.

3. 지속적인 개선 엔진

   아마도 가장 중요한 이점은 AI 비전 시스템이 지속적인 개선을 촉진하는 방법입니다. Cognex In-Sight 제품과 같은 딥러닝 도구를 사용하면 시간이 지남에 따라 시스템이 더욱 지능화됩니다.

   이를 통해 선순환이 생성됩니다. 더 나은 감지은 프로세스 개선으로 이어지며, 이는 더 나은 제품으로 이어져 더 정제된 감지로 이어집니다.

AI 비전의 영향은 단순히 결함을 포착하는 것이 아닙니다. 이는 제조 공정을 다음과 같이 심오한 방식으로 변화시키고 있습니다.

신제품 설계 지원

기업이 미묘한 결함도 확실하게 감지할 수 있다는 것을 알면 이전에는 너무 위험했을 수 있었던 보다 혁신적인 설계의 가능성이 열립니다.

지속 가능성 향상

잘못된 거부를 줄이면 낭비가 줄어들어 수익과 환경 모두에서 승리할 수 있습니다. 한 식품 제조업체는 AI 도구를 갖춘 Cognex In-Sight 시스템을 구현한 후 폐기물을 30% 이상 줄였다고 보고했습니다.

복원 노력 지원

전 세계 기업들이 국내 시설로 제조업을 재개함에 따라 AI 비전 시스템은 제로 터치 자동화를 가능하게 하여 제조업체가 인건비를 관리할 수 있도록 적은 수의 검사관으로 더 높은 품질을 유지할 수 있도록 합니다.

AI 기반 비전 시스템 구현을 고려하고 있다면 몇 가지 실용적인 첫 단계가 있습니다.

1. 모든 것을 한 번에 바꾸려고 시도하는 대신 구체적이고 영향력이 큰 문제부터 시작하십시오. 많은 제조업체가 처음에 가장 까다로운 품질 문제에 집중했을 때 자동화된 육안 검사 시스템이 가장 효과적이라고 생각합니다.
2. 훈련 위해 좋은 제품과 다양한 결함의 예를 수집합니다.
3. 광범위한 프로그래밍이 필요하지 않은 직관적인 인터페이스를 갖춘 시스템을 선택하십시오.
4. 기존 시스템 및 워크플로와의 통합 계획합니다.

5. 프로세스 초기에 운영자를 참여시켜 동의를 구축하고 귀중한 통찰력을 수집합니다.

   전환이 방해가 될 필요는 없습니다. 많은 제조업체가 단일 애플리케이션으로 시작하여 가치를 입증한 다음 다른 영역으로 확장합니다.

AI 비전을 가장 성공적으로 구현한다고 해서 품질 관리에서 인간이 제거되는 것은 아닙니다. 인간 역할을 지루한 검사에서 프로세스 개선 및 예외 처리와 같은 더 중요한 활동으로 전환합니다.

인간의 통찰력과 인공 지능 사이의 건설적인 상호 작용은 품질 관리 향상시키는 것뿐만 아니라 우리가 상상하기 시작한 제조 가능성의 문을 열어서 모든 것을 명확하게 볼 수 있는 세부 사항을 보여줍니다.