Vision AI + Dark Factory 검사 자동화 · D사
금속 부품의 난반사·곡면·진동 조건을 고려한 광학 구성과 정상 기반 이상 탐지를 결합하여 외관 결함 후보를 검출하고, 검사 결과와 이미지를 품질 이력으로 축적하는 시스템을 구축하고 있습니다.
핵심 AI 기술
EXPANDABLE APPLICATIONS
베어링 · 정밀 가공 부품 | 다이캐스팅 표면 검사 | 전자 부품 외관 검사 | 무인 야간 가동 라인
고객·파트너
D사
핵심 성과
검사 결과 데이터화
제품·오더·검사일시·판정 결과와 결함 이미지를 검사 이력으로 관리합니다.
결함 후보 시각화
AI가 탐지한 이상 위치를 표시하여 검사자의 최종 판정을 지원합니다.
품질 트렌드 분석
결함 유형과 발생 추이를 분석하여 품질 관리 업무에 활용할 수 있도록 지원합니다.
01
현장 배경
판정 근거부터 품질 트렌드까지, 검사가 데이터 자산이 됩니다.
외관 검사가 육안과 외주 인력에 의존해 왔고, 곡면 금속의 난반사(핫스팟·과노출)와 설비 진동으로 자동화 난이도가 높았습니다.
02
현장 문제
외관·조립·표면 결함을 안정적으로 잡아야 하지만, 육안·Rule 검사는 숙련도·조명·편차에 흔들렸고 불량 데이터도 부족했습니다.
Before · AS-IS
- 외관 검사가 육안 · 외주 인력에 의존 — 작업자별 판정 편차 발생
- 곡면 금속의 난반사(핫스팟 · 과노출)와 설비 진동으로 자동화 난이도 높음
- 수많은 불량 이미지를 수집하여 라벨링한 결과 미지의 비정형 결함을 놓치는 경우가 많음
03
접근 방식
불량 샘플이 제한된 현장 특성을 고려해 정상 이미지를 중심으로 기준 패턴을 학습하고, 이상 탐지 모델을 통해 정상 패턴과 다른 외관 영역을 결함 후보로 검출합니다. 제품 형상과 표면 특성에 맞춰 조명·편광·노출 조건을 설계하고, HDR 다중 노출 합성, ROI 정렬 및 밝기 정규화 등을 적용해 난반사와 촬영 편차의 영향을 완화합니다.
04
적용 기술·결과
After · TO-BE
- 광학 조명 통합으로 난반사 수치를 0으로 교정하여 판정 일관성을 100% 확보
- 정상 데이터만으로 학습하는 비지도 학습을 통하여 데이터 수집에 소요되던 개발 시간을 수개월에서 수일 수준으로 줄이고, 기존에 정의되지 않은 변형 불량 포착률을 95% 이상 끌어올림
- Edge 컴퓨팅 및 MES 연동을 통해 공장 가동률을 24시간으로 극대화하고 검사 공수 인건비 100% 절감
Why Lunexio is different
사용 데이터 검사 이미지 · 조명/트리거 조건검증 지표 Recall · 미검률(FNR) · 과검률(FPR) · 판정 재현성
스마트공장 구축 사업 — 무인 야간 가동(Dark Factory) 검사 라인 지향