정수기 필터 체결부 치수·외관검사
광학 조건을 개선해 흰색 플라스틱 체결부의 치수와 찍힘을 함께 검사하고, 생산·검사 데이터를 상위 시스템과 전광판에 연결한 사례입니다.
- 난반사와 곡면 구조
- 치수·찍힘 동시 검사
- 생산 데이터 관리
기술보다 중요한 것은 현장의 문제 해결입니다
작업자 휴먼에러, OCR 인식 불량, 바코드 미판독, 제품 위치 편차, 난반사, 빠른 택타임은 실제 제조 현장에서 반복해서 마주치는 문제입니다. 장비 한 대를 고르는 데서 멈추지 않고 카메라·조명·렌즈와 AI 검사, 로봇·PLC·MES 연동까지 어떤 구성이 맞는지 사례를 통해 함께 살펴보세요.
Project Library
ASPEC 머신비전 구축사례
AI 비전검사, OCR·OCV, 바코드 판독, 정렬검사, 로봇비전과 광학 개선이 실제 제조 현장에서 어떻게 적용됐는지 유형별로 살펴보세요.
자동차 부품 실링·홀 주변 AI 외관검사
하이크로봇 스마트카메라로 실링의 끊김·형상 이상과 홀 주변 결함을 검토한 사례입니다. 샘플 검사에서 정상·이상 영역의 검출 결과와 ROI 적용 방식을 확인했습니다.
- 실링 정상 편차와 불량 구분
- 복잡한 외곽 형상
- 홀 주변 ROI 검사
전기차 모터 금형 AI 외관검사
원형 금형의 반사와 설치 공간을 고려해 2D 카메라 4대를 배치하고, AI 결함검사로 스크래치와 찍힘을 검사한 사례입니다. 기존 설비 내부에 검사 시스템을 구성했습니다.
- 금속 난반사
- 원형 구조의 촬영 사각
- 기존 설비 내 설치
자동차 범퍼 프라이머 도포 AI 검사
블랙·아이보리 색상과 유광·무광 표면을 함께 구분하도록 AI Classification을 적용한 프라이머 도포 검사 사례입니다. 표면 특성에 맞는 조명과 촬영 조건을 구성했습니다.
- 색상과 광택 동시 구분
- 촬영 각도에 따른 밝기 변화
- 검사 기준 표준화
파운데이션 커버 얼라인·로봇 조립
난반사가 있는 파운데이션 커버의 X·Y·θ를 계산하고 직교로봇의 회전·삽입 조립에 연결한 사례입니다. 다양한 모델을 운영할 수 있도록 레시피 관리 화면을 구성했습니다.
- 제품 위치·방향 편차
- 다양한 모델과 표면 재질
- 회전·삽입 조립
머신비전·로봇 Pick & Place 자동화
제품 위치와 회전각을 계산해 로봇에 전달하고, 카메라·로봇 좌표계를 캘리브레이션한 Pick & Place 구성 사례입니다. 제품의 공급 위치가 달라지는 공정에서 반복 이송 작업을 자동화하도록 구성했습니다.
- 제품 공급 위치 편차
- 카메라·로봇 좌표계 보정
- 반복 이송 작업 자동화
의약품 포장지 머리카락·벌레 AI 이물검사
화이트 백라이트로 이물의 윤곽을 확보하고 하이크로봇 딥러닝으로 정상 인쇄와 머리카락·벌레를 구분한 사례입니다. 검출 영역과 최종 OK·NG 판정을 설비 제어부에 연결했습니다.
- 정상 문자·인쇄와 이물 구분
- 비정형 머리카락·벌레
- 균일한 투과 영상 확보
식음료 포대 생산일자 AI OCR
구김·문자 왜곡·잉크 번짐 때문에 기준 패턴을 잡기 어려운 포대에서 문자 영역을 먼저 찾고 AI OCR을 수행한 사례입니다. 검출 위치를 기준으로 OCR ROI를 설정했습니다.
- 포대 구김과 문자 왜곡
- 잉크 번짐
- 기준 패턴 부재
화장품 코팩 개수·외관검사
최대 36개 코팩의 앞·뒷면 방향별 개수를 세고 구멍·절단 불량을 함께 검사한 사례입니다. 다양한 색상 제품을 초기 설정 후 레시피 변경 없이 검사하도록 구성했습니다.
- 최대 36개 동시 검사
- 앞·뒷면 방향별 카운팅
- 구멍·절단 불량
전기차 모터 프레스 안착 AI 검사
외부 조명 설치가 어려운 프레스 설비에서 Cognex HDR로 밝기 변화에 대응하고, AI Classification으로 프레스 동작 전 제품의 안착 상태를 판정한 사례입니다.
- 외부 조명 설치 공간 부족
- 문 개폐·주야간 조도 변화
- 프레스 전 안착 확인
수액팩 AI Pattern Matching·로봇 이송
형상이 변하는 투명 수액팩과 타공 스테인리스 배경에서 AI Pattern Matching으로 위치·방향을 인식한 사례입니다. X·Y·T 좌표를 로봇에 전달해 다음 공정으로 이송했습니다.
- 투명 비닐·액체에 의한 변형
- 제품·배경의 난반사
- X·Y·T 좌표 추출
식품 유통기한 AI OCR·박스 포장검사
플랫돔 조명으로 반사 영향을 줄인 뒤 유통기한을 AI OCR로 판독하고, AI Classification으로 박스의 닫힘 상태를 함께 검사한 사례입니다.
- 포장재 난반사
- 유통기한 인쇄 편차
- 박스 닫힘 상태
식품 생산라인 터널형 6면 바코드 리딩
무작위 방향으로 투입되는 식품을 상·하·좌·우·전·후면에서 판독한 터널형 시스템 사례입니다. 적용 제품 범위에서 별도 트레이닝이나 레시피 변경 없이 바코드를 탐색하도록 구성했습니다.
- 제품 공급 방향 불규칙
- 바코드 위치·크기 차이
- 다품종 레시피 관리
난반사 금속 부품 생산일자 AI OCR
조명을 추가하거나 변경하기 어려운 금속 부품 설비에서 AI로 생산일자 영역을 찾고 OCR ROI를 보정한 사례입니다. 위치 검출·전처리·AI OCR을 조합해 위치와 반사 변화에 대응했습니다.
- 조명 변경 불가
- 제품 위치·기울기 변화
- 반사 위치 변화
자동차 버튼 레이저 마킹·위치보정 검사
트레이당 약 30~100개 버튼의 위치를 보정해 레이저 마킹하고, 별도 카메라로 마킹 상태를 검사한 사례입니다. 바코드 기반 레시피 전환과 MES·라벨프린터 연동을 구성했습니다.
- 검은 제품·배경의 낮은 대비
- 다품종 레시피 선택
- 트레이별 불량 위치 표시
제약 필름 고속 비전검사
Roll to Roll 필름 이물, 귀퉁이 손상, 위치·치수, 생산일자 OCR, 포장지 인쇄 및 커팅 상태를 4대 카메라로 자동 검사한 사례입니다.
- 초당 약 3개 고속 검사
- 생산일자 OCR 및 인쇄 검증
- 작업자 육안 검사 최소화
의료기기 라벨 OCR·바코드 리딩
구겨지거나 상태가 좋지 않은 라벨에서도 AI OCR과 바코드 리딩을 동시에 수행하고 MES로 데이터를 자동 전송한 사례입니다.
- AI OCR 문자 인식
- 바코드·2D 코드 판독
- Traceability 및 생산 이력 관리
자동차 부품 AI 검사
미션 부품 나사탭 유무와 개수 차이, 제품 위치 편차로 룰베이스 검사가 어려운 조건을 Cognex AI Classification으로 해결한 사례입니다.
- 나사탭 0~6개 제품 대응
- 10장 미만 이미지 학습
- 1초 미만 빠른 판정
필터 O-Ring 조립 AI 검사
Fixture 없이 제품 위치와 방향이 달라지는 생산환경에서 Cognex AI Classification으로 O-Ring 유무와 조립 상태를 자동 판정한 사례입니다.
- Cognex AI Classification
- Fixture 없는 위치 변화 대응
- 10장 미만 학습 이미지
- 생산라인 택타임 유지
난반사 비닐 2D 바코드 리딩
레이저 마킹된 Data Matrix 코드가 난반사로 읽혔다 안 읽혔다 하던 문제를 플랫돔 조명으로 개선하여 판독 속도를 단축한 사례입니다.
- Cognex 바코드 리더기 적용
- 100~200ms → 대부분 30ms 이하
- 광학 조건 최적화
세제 비닐 포장 생산일자 AI OCR 검사
난반사가 심한 비닐 포장재에 IR 돔조명을 적용하고, AI로 생산일자 위치를 찾은 뒤 AI OCR로 문자를 판독한 2단계 검사 사례입니다.
- IR 돔조명 난반사 대응
- AI 생산일자 위치 검출
- AI OCR 문자 판독
- 날짜 각인 위치 검사
검색 조건에 맞는 구축사례가 없습니다.
Core Engineering
ASPEC 주요 머신비전 기술
얼라인먼트, AI 딥러닝, OCR·OCV, 바코드·DPM 판독부터 전용 검사 소프트웨어와 PLC·MES·로봇 연동까지 어떤 기술 조합이 필요한지 함께 확인해보세요.
초정밀 얼라인먼트 및 로봇 가이던스
초정밀 비전 정렬 검사
디스플레이, 반도체, 전자부품 공정에서 코그넥스 VisionPro와 PatMax 패턴 매칭을 적용해 위치 보정, 치수검사, 로봇 좌표 보정을 수행합니다.
디스플레이, 반도체, 전자부품 공정에서는 미세한 위치 오차가 품질 문제로 이어질 수 있습니다. ASPEC은 패턴매칭, 캘리브레이션, 로봇 좌표 변환을 통해 제품 위치와 회전각을 정밀하게 계산하고 스테이지·로봇·모터와 연동합니다.
상세보기
검사 대상 및 요구사항
디스플레이, 반도체, 전자부품 공정의 위치 보정, 치수검사, 로봇 좌표 보정
현장의 주요 문제
위치 보정, 치수검사, 로봇 좌표 보정
시스템 구성
코그넥스 VisionPro와 PatMax 패턴 매칭
검사 방식
패턴 매칭, 좌표 보정, 로봇 가이드, 조명 조건
적용 결과
패턴 매칭, 좌표 보정, 로봇 가이드, 조명 조건까지 함께 검토한 정렬 검사 사례입니다.
AI 비전검사 및 딥러닝 분류
AI 외관검사와 불량 분류
스크래치, 찍힘, 얼룩, 오염, 이물, 누락처럼 규칙 정의가 어려운 불량을 ai비전검사와 딥러닝 외관검사로 분류하고 작업자 판정 편차를 줄입니다.
제품 위치가 일정하지 않거나 색상·형상 편차가 큰 경우 기존 룰베이스 검사만으로는 안정적인 판정이 어렵습니다. ASPEC은 AI Classification, Object Detection, Segmentation, AI OCR 등을 활용해 현장 조건에 맞는 검사 시스템을 구축합니다.
상세보기
검사 대상 및 요구사항
스크래치, 찍힘, 얼룩, 오염, 이물, 누락
현장의 주요 문제
불량 형태가 일정하지 않고 규칙 정의가 어려운 제품
시스템 구성
ai비전검사와 딥러닝 외관검사
검사 방식
딥러닝 판정을 적용한 외관검사와 불량 분류
적용 결과
불량 형태가 일정하지 않은 제품에 딥러닝 판정을 적용한 외관검사 사례입니다.
제약·식품 포장 OCR검사
유통기한, 제조일자, LOT 번호, 라벨 인쇄, 각인 문자를 OCR검사와 OCV검사로 판독해 오인쇄, 누락, 흐림, 위치 틀어짐을 검사합니다.
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검사 대상 및 요구사항
유통기한, 제조일자, LOT 번호, 라벨 인쇄, 각인 문자
현장의 주요 문제
오인쇄, 누락, 흐림, 위치 틀어짐
시스템 구성
OCR검사와 OCV검사
검사 방식
문자 판독과 인쇄 검증
적용 결과
문자 판독과 인쇄 검증을 함께 적용해 포장 품질을 안정화한 사례입니다.
바코드·2D 코드·DPM 판독 시스템
바코드리더기와 생산 이력 추적
코그넥스 DataMan 바코드리더기, QR코드 리더기, DPM 판독 시스템을 적용해 고속 컨베이어와 다면 판독 환경에서 제품 추적성을 확보합니다.
제조 이력 관리와 MES 연동을 위해 1D/2D 바코드, Data Matrix, DPM 코드를 안정적으로 판독합니다. 난반사, 레이저 마킹, 제품 방향 불규칙, 고속 컨베이어 등 까다로운 환경에서는 리더기 성능뿐 아니라 조명과 설치 구조까지 함께 설계합니다.
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검사 대상 및 요구사항
고속 컨베이어와 다면 판독 환경의 바코드, QR코드, DPM 판독
현장의 주요 문제
고속 컨베이어와 다면 판독 환경에서 제품 추적성 확보
시스템 구성
코그넥스 DataMan 바코드리더기, QR코드 리더기, DPM 판독 시스템
판독 방식
바코드 판독 결과를 생산 이력과 연결
적용 결과
바코드 판독 결과를 생산 이력과 연결해 추적성을 확보한 사례입니다.
전용 검사 소프트웨어 및 시스템 연동
검사 결과는 현장에서 바로 확인하고 추적할 수 있어야 합니다. ASPEC은 C#, SDK, PLC 통신, MES/POP 연동, 이미지 로그 저장, 통계 화면 등 고객 공정에 맞는 전용 소프트웨어를 개발합니다.
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검사 데이터
검사 결과, 이미지, 시간, LOT 정보를 저장합니다.
시스템 연동
MES, POP, PLC, 로봇과 검사 시스템을 연동합니다.
현장 UI
현장 작업자가 사용하기 쉬운 화면과 통계 기능을 구성합니다.
ASPEC Blog
더 많은 실제 프로젝트 사례는 블로그에서 확인하세요
코그넥스 비전검사, AI 외관검사, OCR검사, 바코드리더기, 머신비전 조명·케이블 선정, PLC·MES 연동처럼 실제 현장에서 진행한 머신비전 구축 사례와 기술 메모를 ASPEC 네이버 블로그에 정리하고 있습니다.
산업별 적용 분야
제약·의료기기: OCR검사, 바코드리더기, 라벨 검사, UDI 추적
자동차 부품: AI 외관검사, 조립검사, 유무검사, 치수검사
전자·반도체: 정렬 검사, 위치 보정, 로봇비전, 2D·3D 검사
식품·화장품: 유통기한 OCR검사, 포장 인쇄 검사, QR코드 판독
비슷한 문제를 겪고 계신가요?
작업자 육안 검사, OCR 인식 불량, 바코드 미판독, 로봇 위치 보정이나 AI 비전검사 적용을 고민하고 있다면 검사 대상과 현장 조건을 알려주세요. 어떤 장비와 구성으로 접근할지 함께 확인해보겠습니다.