제조업 품질 관리의 새로운 패러다임 제시

 

딥러닝 비전 기술이 제품의 품질 검사에서 나아가 결함을 발생시키는 공정을 검사할 수 있다면 어떨까? 결함 발생의 원인이 되는 공정을 찾아내어 불량률을 낮추고 제조 공정의 생산성을 향상할 수는 없을까?

 

세이지리서치에서는 공장 내 수많은 공정을 모니터링하며 불량 발생의 원인이 되는 생산 시설, 설비의 이상 동작을 실시간으로 감지하는 영상 이상 감지 기술 기반의 공정 모니터링 솔루션 ‘SaigeVIMS(Video Intelligent Monitoring System)’을 개발하여 상용화하였다.

 

 

이번 애픞리케이션 노트에서는 세이지리서치가 업계 최초로 개발한 영상 이상 감지 기술 기반의 공정 모니터링 솔루션에 포함된 인공지능 기술을 소개한다.

 

영상 이상 감지 기술

 

제조업에서는 불량 제품의 검사도 중요하지만, 제품 불량률을 0%에 가깝게 만드는 것이 궁극적인 목표다. 불량률을 줄이기 위해서는 지속해서 공정을 모니터링하여 불량 발생의 원인을 파악하고 그 공정을 개선해야 한다.

 

세이지리서치는 지능형 영상 모니터링을 통한 공정 개선을 위해, 업계 최초로 AI 기반 영상 분석 기술을 활용하여 실시간으로 공정의 이상 동작을 감지할 수 있는 SaigeVIMS를 개발했다. SaigeVIMS는 인공지능 기술을 활용하여 제조 공정 영상을 24시간 모니터링하고 실시간으로 어느 공정에서 언제, 어떻게 이상이 발생했는지 확인할 수 있다.

 

 

 

비지도 학습(Unsupervised Learning) 기술

 

딥러닝 기술을 제조 현장에 적용하는 과정에서 가장 큰 걸림돌은 결함 데이터 수집과 데이터 레이블링(Labeling, Annotation)이다. 수많은 정상 데이터 속에서 이상(결함) 데이터를 찾는 것은 매우 어려운 일이고 딥러닝 학습을 위해서 수집한 데이터를 분류하고 전처리하는 작업에는 딥러닝 학습보다 더 큰 비용과 시간 투자가 필요할 수 있다.

 

SaigeVIMS는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기술이 적용되어, 레이블링 작업 없이 정상 동작하는 2~3시간 정도의 공정 영상만으로 딥러닝 모델을 학습할 수 있다. 이러한 비지도 학습 기법을 통해 솔루션 운영 과정에서 지속해서 발생하는 작업자의 레이블링 비용이 획기적으로 줄어들게 된다.

 

검사 환경 변화 대응 기술

 

공정 모니터링 과정에서는 다양한 외부 요소에 의해 검사 환경이 변화할 수 있다. 설비가 오염되거나 부품이 교체될 수 있고, 조명이 수시로 변하며 물리적인 원인으로 카메라가 틀어질 수도 있다. 이러한 검사 환경 변화는 딥러닝 모델의 이상 감지 성능을 떨어뜨리게 된다. 이처럼 현장에서 발생하는 변화에 따라 검사 결과가 달라진다면 그 시스템은 현실적으로 현장에 적용하기가 매우 어렵다.

 

 

SaigeVIMS는 검사 환경 변화를 스스로 인지하여 대응한다. 조명과 배경의 변화, 빛 반사, 먼지 쌓임과 같은 환경 변화의 발생을 감지하고 실시간으로 환경 변화에 적응하여 이상 감지 성능을 유지한다. 또한, 외부 충격으로 카메라가 틀어졌을 때도 검사 영역을 자동으로 조절하여 기존 학습 모델을 그대로 사용하여 안정적으로 시스템을 운영할 수 있다.

 

MLOps 기술

 

하나의 완제품은 수많은 공정 과정을 통해 생산된다. 이처럼 많은 공정을 모니터링 하는데 일반적으로 수백 대의 카메라가 사용되며, 모든 카메라에 적용되는 인공지능 모델을 학습시키고 관리하는 작업에는 큰 비용이 발생한다. SaigeVIMS는 이러한 문제를 해결하고 효율적으로 시스템을 운영할 수 있도록 ‘MLOps’ 시스템이 적용되었다.

 

 

MLOps는 ML(Machine Learning) 시스템 개발(Dev)과 운영(Ops)을 통합한 시스템이다. MLOps 기술이 적용된 SaigeVIMS는 공장 내 여러 라인에 있는 많은 공정을 한 번에 통합 관리하고 모니터링할 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 학습, 배포, 적용, 신뢰도 분석까지도 하나의 시스템에서 수행할 수 있다.

 

위와 같이 SaigeVIMS에는 결함 발생의 원인인 제조 공정 내 이상 동작을 감지하기 위해 다양한 인공지능 기반의 기술이 적용되어 있다. 공장을 운영하며 기업들은 SaigeVIMS의 도입으로 공정 이상 감지 자동화를 실현하여 효율적인 현장관리 시스템을 구축하고 자동으로 수집되는 이상 공정 데이터를 활용한 공정 개선 및 생산 추적 능력(Traceability)을 내재화할 수 있다.

 

영상 이상 감지 기술을 활용하여 결함 발생의 원인이 되는 공정 내 이상을 감지하는 SaigeVIMS는 제조 공정 개선을 통한 생산성 향상, 스마트 팩토리 고도화를 위한 차세대 딥러닝 솔루션으로 제조업 품질 관리의 새로운 패러다임을 제시하고 있다.

 

헬로티 함수미 기자 |