전기차 모터 금형 AI 외관검사 시스템 사례

05 · Inspection

가장 어려웠던 것은 검사 컨셉이었습니다

이번 프로젝트에서 가장 어려웠던 부분은 AI가 아니었습니다.

가장 중요한 것은 "어떻게 촬영할 것인가"였습니다.

전기차 모터 금형은

금속 재질

높은 반사율

원형 구조

라는 특성을 가지고 있기 때문에

조명을 잘못 선정하면 스크래치가 보이지 않고,

카메라 위치를 잘못 선정하면 제품 끝부분이 제대로 촬영되지 않는 문제가 발생합니다.

머신비전에서는 이러한 검사 컨셉을 설계하는 과정이 검사 성능을 결정하는 핵심 요소입니다.

06 · Inspection

라인스캔 대신 2D 머신비전으로 구축

이와 같은 검사에서는 라인스캔 카메라를 사용하는 경우가 많습니다.

하지만 라인스캔 시스템은

높은 구축 비용

복잡한 설치

유지보수 부담

이라는 단점도 함께 가지고 있습니다.

ASPEC은 고객의 예산과 설치 환경을 종합적으로 검토한 후

2D 머신비전 카메라 4대를 배치하는 방식을 제안하였습니다.

제품의 원형 구조를 고려하여 각 카메라가 서로 다른 영역을 촬영하도록 설계함으로써

라인스캔을 사용하지 않고도 필요한 검사 성능을 확보할 수 있었습니다.

09 · Inspection

기존 생산라인을 그대로 활용

또 하나의 중요한 조건은 별도의 검사라인을 구축할 공간이 없었다는 점입니다.

ASPEC은 기존 생산라인을 최대한 변경하지 않고

기존 설비 내부에 머신비전 시스템을 설치하여 검사할 수 있도록 설계하였습니다.

생산 흐름을 유지하면서 자동 검사를 추가할 수 있었기 때문에 설비 변경에 따른 부담도 최소화할 수 있었습니다.

10 · Inspection

이번 프로젝트를 통해 고객이 얻은 효과

이번 시스템 구축으로 고객사는 다음과 같은 효과를 얻을 수 있었습니다.

✔ 전기차 모터 금형 외관 자동 검사

✔ 스크래치 및 찍힘 자동 검출

✔ AI 결함검사 적용

✔ 라인스캔 없이 2D 머신비전 구축

✔ 작업자의 육안 검사 최소화

✔ 기존 생산라인 활용

✔ 휴먼에러 감소

✔ 불량 제품 출하 방지

✔ 리콜 및 품질 클레임 예방

✔ 합리적인 구축 비용

11 · Inspection

ASPEC의 생각

머신비전 프로젝트는 단순히 AI를 적용한다고 성공하는 것이 아닙니다.

검사 대상의 형상, 재질, 난반사 특성, 설치 공간, 생산 방식까지 모두 고려하여 올바른 검사 컨셉을 설계하는 것이 가장 중요합니다.

이번 프로젝트는 광학 설계와 AI 결함검사를 효과적으로 조합하여, 고가의 라인스캔 시스템 없이도 고객이 요구하는 검사 성능을 확보한 대표적인 사례였습니다.

ASPEC은 자동차 및 전기차 부품, 반도체, 제약·바이오, 식품, 전자부품 등 다양한 산업 분야에서 머신비전과 AI 비전검사 프로젝트를 수행하며 축적한 경험을 바탕으로 고객의 생산 환경에 가장 적합한 솔루션을 제안하고 있습니다.