[매일경제] 남궁선희 기자 2023/03/07
기존 육안 불량검사를 AI검사로 대체해 제조 경쟁력 높여
딥러닝 머신비전 전문기업 아이브(AiV, 대표이사 성민수)는 자동차 부품기업 ㈜풍강 휠너트 검사 자동화를 위한 딥러닝 검사 솔루션 공급을 완료했다고 밝혔다.
아이브가 풍강에 공급한 딥러닝 검사 솔루션은 자동차 부품인 휠너트의 불량 여부는 딥러닝을 통해 검사하는 장비로 인공지능 검사 소프트웨어, 광학계 및 기구부로 구성됐다.
인공지능 검사 소프트웨어에는 아이브가 자체 개발한 제조업 검사용 인공지능신경망에 휠너트 표면의 비정형 외관 불량 이미지 데이터를 학습시켰다. 또한 풍강의 자회사인 PKM과 기구부 공동 설계를 하였고, 아이브의 AI 기술과 광학 엔지니어링 기술을 접목하여 무인화 검사 솔루션 장비를 제작, 공급했다.
기존에는 휠너트 제품의 치수 계측과 나사산 유무 정도의 정형적인 불량을 검사하는 룰베이스 기반의 ‘너트 선별기’를 통하여 품질 관리를 하고 있었다. 이는 외관 표면의 황색/무색 변색, 액 고임 등의 도금 불량의 경우 육안 검사자에 의존할 수밖에 없는 상황이었다. 아이브의 딥러닝 검사 솔루션은 휠너트에서 발생할 수 있는 모든 불량(찍힘, 눌림, 스크래치, 편심, 액 묻음, 변색, 도금 불량 등)을 기존의 선별기와 육안 검사자보다 높은 정확도로 검출할 수 있어 더욱 엄격한 품질관리가 가능하게 됐다.
아이브의 딥러닝 검사 솔루션은 휠너트 불량 검출 100%를 달성하였고, 과검율(양품을 불량으로 판정하는 비율)도 0.5% 이하로 달성함으로써 기존 육안검사 대비 정밀하고 정확한 불량 검출이 가능해졌다. 또한 불량 유형별 정확한 최종 검사 데이터를 확보함으로써 더욱 정확한 공정 개선 기회를 창출함으로써, 품질 향상뿐만 아니라 원가절감 효과를 거두었다는 평가를 받았다.
이 과정에서 아이브는 1분에 120개, 즉 0.5초에 제품 1개를 검사하는 사이클 타임을 만족할 수 있는 가볍고 빠른 딥러닝 검출 알고리즘을 적용했다. 또, 제품의 액 고임 등의 불량으로 제품 끼임 현상을 해결하는 등 기구 및 제어 SW 측면 기술적 노하우를 도입했다.
아이브는 이러한 양산 적용 경험을 기반으로 현장 최적화와 정밀 검출을 요구하는 소재부품업 고객 중심으로 검사 솔루션 사업을 확대하고, 시장 수요가 높아지고 있는 인공지능 검사 소프트웨어를 MLOps 형태로 제공하는 서비스도 대기업 및 장비 전문 회사들 중심으로 확장할 계획이다.
풍강의 윤홍준 품질 본부장은 “본 딥러닝 솔루션의 도입은 도금 상태를 확인하는 선별 요원을 감축하여 인건비 절감을 달성했으며 선별자의 컨디션에 따라 발생하던 불량 유출을 아이브 솔루션 도입으로 ZERO 화하였다”라면서 “현재 도금 원가의 상승으로 악화하였던 수익성을 선별 공정의 완전한 정확성으로 개선할 수 있게 되었다. 검사의 신뢰성과 고객만족도를 최대한 확보할 수 있어서 추후 영업력에 우위를 차지할 수 있을 것으로 기대된다”라고 밝혔다. 더불어 “처음 접한 딥러닝 기술과 검출력에 대한 만족과 신뢰로 타제품 수평 전개의 도입 계획을 가지고 현재 추진 중이다”라고 포부를 밝혔다.
성민수 아이브 대표이사는 “아이브의 딥러닝 검사 솔루션은 고객사 스마트팩토리 현장 상황에 따라 소프트웨어와 하드웨어 장비를 맞춤형으로 공급할 수 있는 장점이 있다”라면서 “자동차 부품, 디스플레이 장비를 비롯해 국내 제조업 전반의 스마트팩토리 시장으로 확대하고, 해외 시장에도 진출해 글로벌 딥러닝 머신비전 기업으로 도약하겠다”라고 밝혔다.