제조업의 품질에 대한 접근 방식 전체를 재편하는 혁신의 힘 ‘스마트 계측’ 품질 관리는 제품이 엄격한 표준과 고객의 기대치를 충족하도록 보장하는 제조의 초석이 되어 왔다. 전통적으로 품질 관리에는 수동 검사, 샘플링 및 오프라인 측정이 포함되었는데, 이러한 방법은 많은 경우에 효과적이지만 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 사전 예방적이기보다는 사후 대응적인 경우가 많았다. 하지만 스마트 계측의 등장으로 품질 관리에 대한 기존의 접근 방식이 크게 변화하고 있다. 스마트 계측은 사물인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 디지털 기술을 측정 프로세스에 통합하여 보다 효율적이고 정확하며 지능적으로 만든다. 스마트 계측은 제조 분야의 전통적인 품질 관리에 혁신을 일으켜 품질을 보장할 뿐만 아니라 지속적인 개선을 추진하는 보다 사전 예방적인 데이터 기반 접근 방식으로 이어지고 있다. 기존 품질 관리의 한계 기존 품질 관리 프로세스의 한계는 주기적인 검사와 샘플링에 의존하는 경우가 많다는 점이다. 생산 라인의 특정 단계에서 제품을 테스트하고 수동 또는 반자동 도구를 사용하여 측정을 수행한다. 그런 다음 이러한 측정값을
24시간 연중무휴로 운영 끊임없이 진화하는 제조 환경에서 혁신은 시대를 앞서나가기 위한 핵심 요소다. 전자 및 스마트 제조 분야의 글로벌 리더인 샤오미(Xiaomi)는 중국 창핑에 차세대 스마트 공장을 설립하여 다시 한 번 새로운 기준을 세웠다. 이 최첨단 시설은 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술을 통합하여 완전 자동화된 '다크 팩토리(dark factory)'를 구현하는 중요한 도약을 의미한다. '다크 팩토리'=완전 자율 제조 공장 '다크 팩토리'는 사람의 개입 없이 운영되는 완전 자동화된 제조 시설이다. 이러한 공장은 연중무휴 24시간 가동할 수 있어 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있다. 샤오미의 새로운 공장은 이 개념을 구현하여 최첨단 로봇, AI 및 IoT 기술을 활용하여 원활하고 매우 효율적인 생산 환경을 조성했다. 샤오미 차세대 스마트 팩토리의 주요 특징은 크게 6가지로 요약해 볼 수 있다. 첫째, 완전 자동화된 운영. 샤오미의 새로운 공장의 핵심은 사람의 개입 없이 운영할 수 있다는 점이다. 로봇과 자동화 시스템이 원자재 취급부터 최종 조립 및 품질 검사에 이르기까지 생산 공정의 모든 측면을 관리한다. 이러
코그넥스는 AI 기반 카운팅 툴을 출시하여 In-Sight SnAPP 비전 센서의 기능을 확장했다. 이 혁신적인 소프트웨어 툴은 제조업체가 계수 작업을 처리하는 방식을 변화시켜 이전에는 시간이 많이 걸리거나 오류가 발생하기 쉬웠던 조립 검증과 수량 확인을 쉽게 자동화할 수 있도록 지원한다. 또한 이 첨단 AI 기술은 더 많은 제조업체가 비슷한 크기의 물체, 반사 및 왜곡된 부품, 다양한 대비와 모양을 가진 물체 등 까다로운 부품 유형을 정확하게 계수할 수 있는 사용 편의성을 제공한다. 코그넥스 관계자는 “최첨단 AI 기술과 사용하기 쉬운 비전 센서를 사용하여 정확성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 사용자 경험을 단순화하는 계수 솔루션을 고객에게 제공할 수 있게 되었다”며 “이 혁신이 전 세계 제조업체에 어떤 혜택을 가져다주고 자동화의 접근성을 지속적으로 높일 수 있을지 기대가 크다”라고 말했다. AI를 기반으로 하는 이 새로운 툴은 복잡한 프로그래밍 없이도 물체를 안정적으로 식별하고 계수하여 일관된 품질 관리를 보장한다. 이미지 기반 교육, 가이드 설정, 내장된 AI를 통해 모든 기술 수준의 작업자가 복잡한 설정이나 광범위한 교육이 필요 없이 빠르고 효과적으
지난 10년 동안 제조 분야는 새로운 기술의 통합으로 인해 괄목할 만한 발전을 이루었다. 그 중에서도 휴대용 3D 스캐너는 품질 관리 프로세스에 큰 영향을 미치면서 판도를 바꾸어 놓았다. 이러한 디바이스는 품질 검사의 정밀도와 효율성을 향상시켰을 뿐만 아니라 제조업체가 생산과 유지보수에 접근하는 방식도 변화시켰다. 휴대용 3D 스캐너의 부상 휴대용 3D 스캐너는 부피가 크고 복잡한 시스템에서 사용자 친화적인 소형 장치로 진화해 왔다. 이러한 변화는 센서 기술, 컴퓨팅 성능, 소프트웨어 알고리즘의 발전에 힘입어 더욱 가속화되었다. 최신 휴대용 3D 스캐너는 레이저 삼각 측량, 구조광, 사진 측량과 같은 다양한 기술을 활용하여 고해상도 3D 데이터를 캡처한다. 이러한 스캐너는 복잡한 형상과 미세한 디테일을 뛰어난 정확도로 측정할 수 있어 제조 품질 관리에 이상적이다. 정확도 및 정밀도 향상 휴대용 3D 스캐너가 제조 품질 관리에 기여하는 가장 큰 장점 중 하나는 정확도와 정밀도를 향상시킨다는 점이다. 3차원 측정기(CMM)와 같은 기존 측정 장비는 측정할 수 있는 형상의 복잡성과 검사에 소요되는 시간 측면에서 한계가 있다. 반면 휴대용 3D 스캐너는 복잡한 디테
롯데마트는 삼겹살 품질 관리를 강화하고자 최근 신선품질혁신센터에 인공지능(AI) 선별 시스템을 도입했다고 25일 밝혔다. 딥러닝 기반의 AI 장비가 삼겹살의 단면을 분석해 살코기와 지방의 비중을 확인하고 과지방 삼겹살을 선별하는 기술이다. 기존에 사람이 하는 것보다 한층 정밀하고 객관적인 선별이 가능하다고 롯데마트는 설명했다. 롯데마트는 고객에게 '황금 비율' 삼겹살을 제공하고자 꾸준히 품질 강화 노력을 기울여왔다. 우선 매장에서 판매하는 모든 삼겹살 상품을 신선품질혁신센터에서 직접 검수하고 상품화 작업을 진행해 품질의 일관성을 높였다. 입고 단계에서는 지방이 과도한 원물을 사전에 걸러내고자 검품 기준을 강화했다. 정부 매뉴얼에 맞춰 일반 삼겹살 겉지방 10㎜ 이하, 오겹살 15㎜ 이하로 등지방 검품 기준을 이원화하고 입고 시 진행하는 샘플 검사 횟수를 두배로 늘렸다. 또 상품화 작업은 과감한 지방 제거에 중점을 뒀다. 소비자의 까다로운 요구를 만족시키고자 삼겹살의 두께 기준도 보강했다. 이전에는 일반·칼집·수육용 삼겹살 등 세 가지로 구분해 생산해왔는데 육즙과 씹는 맛을 선호하는 고객 취향을 반영해 일반보다 세배가량 두꺼운 '두툼 삼겹살'을 추가로 운영하고
이스라비젼코리아가 오는 3월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 B홀에서 열리는 '인터배터리 2024' 전시회에 참가해 배터리 밸류 체인 통합 솔루션을 소개한다. 인터배터리 2024는 배터리 산업을 이끄는 3대 배터리 제조사가 매년 대규모로 참가해 글로벌 배터리 트렌드를 선보이는 전시회다. 배터리 소재에서부터 부품, 장비, 제조 솔루션, 완성차에 이르기까지 배터리 제조의 전 밸류체인 주요 기업들이 참가하여 신제품과 신기술을 전시한다. Atlas Copco Group의 산업용 기술 사업 영역의 머신비전 솔루션 사업부인 이스라비젼은 'From Web to Cell, Envisioning the future of battery inspection‘라는 테마로 전시에 참여해, 배터리 웹 소재부터 셀 전체 밸류 체인에 대한 통합 솔루션을 소개할 예정이다. 리튬 이온 배터리의 전극 코팅 및 분리막, 동박, 알루미늄박과 같은 원소재 생산의 다양한 공정 단계에서 자동으로 표면 결함을 검출, 분류하는 SMASH 인라인 검사 시스템부터 양산 라인 속도에서 파우치형, 각형, 원통형 셀을 실시간으로 360° 최종 검사하는 Cell Inspection 시스템까지 다양한 배터리 품질 관리
인더스트리4.0 시대 분야를 막론하고 AI 도입은 선택이 아닌 필수다. 특히 제조업 현장에서 AI 기술은 품질 관리, 생산 최적화, 예지 유지 보수에 획기적인 도움을 준다. AI는 획기적인 기술이지만, 성공적으로 도입하고 활용하기는 쉽지 않다. 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 학습, 배포, 운영 등 어려움이 존재하기 때문이다. 라온피플의 ‘EZ PLANET’은 AI 개발에 도움을 주는 플랫폼이다. 머신러닝은 국가 운영 시스템, 기업, 개인 생활 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 로봇의 눈, 제품 품질, 속성별 분리, 객체 인식 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이렇듯 머신러닝의 중요성은 더욱 커지고 다양하게 적용이 되고 있지만, 아직도 개발이 어려운 것이 사실이다. 예를 들어 제품마다 양불판정 기준이 다 다르다. 즉, 제품이 바뀔 때마다 재학습이 필요하다는 것이다. 머신러닝 개발은 프로젝트 수집, 데이터 수집 및 레이블링, 모델 학습, 평가, 배포 및 적용 등의 단계에서 무한 반복이다. 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 비효율적인 작업을 반복하게 된다. 제조업 현장에서 기존 머신러닝 기술은 데이터 수집 및 전처
제조 영역에서 제품 완성도는 곧 품질로부터 결정된다. 제조 기업 입장에서 불량, 오류 등을 줄이는 것이 비용 절감과 브랜드 이미지 확장의 열쇠로 작용한다. 최근 소형화, 집적화가 이뤄지고 있는 제조 트렌드 속에서 더욱 세밀하고 미세한 공정이 산업에 속속 도입되는 추세다. 이에 따라 제조 공정에서 활용되는 센서 기술도 지속적으로 고도화가 진행되는 중이다. 센서 기술 업체 마이크로엡실론은 ‘More Precision’을 슬로건으로 한 독일 본사를 기점으로 전 세계에 센서를 공급하고 있다. 마이크로엡실론의 센서 기술은 ‘감지’를 넘어 ‘측정’까지 담당하는 하이엔드 센서로 알려져 있다. 여기에 커스터마이징 요소가 가미된 모듈화 제품도 글로벌 시장에서 경쟁력을 발휘하고 있다. 지난 2022년에는 한국 법인이 설립돼 한국 시장 공략에 신호탄을 울렸다. 마이크로엡실론코리아의 수장 최원일 지사장은 “마이크로엡실론은 센서, 센서 모듈, 턴키 솔루션까지 아울러 전방위적인 정밀 측정 센서 시스템을 구축하고 있다”며 “대상물의 거리·위치·온도·색상 등 전체적인 요소 파악이 가능한 차세대 기술”이라고 소개했다. Q. 지사 설립 1년...그동안의 활동과 현재 무게를 두는 부분은? 지
제조업의 핵심은 바로 완벽한 제품 품질이다. 품질 관리의 중요한 요소인 비전 검사는 딥러닝 기술의 등장으로 획기적인 변화를 맞이했다. 딥러닝은 비전 검사를 최적화하여 정확성, 효율성, 제품 전반적인 품질을 높이는 데 크게 기여한다. 그렇다면 딥러닝은 비전 검사를 통해 제조업 품질 향상에 어떻게 기여할 수 있을까? 첫째, 자동 결함 검출이다. 딥러닝은 딥컨볼루션 신경망(CNN)과 기타 복잡한 아키텍처를 활용하여 자동 결함 검출에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 이 모델들은 정상 제품과 결함 제품 이미지로 구성된 방대한 데이터 세트를 통해 학습하여 다양한 결함 유형과 관련된 복잡한 패턴을 인식할 수 있다. 이로 인해 제조 시설은 검출 과정을 자동화하고 정확성과 속도가 뛰어난 결함을 식별하여 수동 검사 의존도를 줄일 수 있다. 둘째, 이상 감지다. 딥러닝을 이용한 비전 검사는 미리 정의된 패턴을 인식하는 데 그치지 않고 이상 감지에도 활용될 수 있다. 이상 감지는 특정 패턴을 따르지 않지만 정상과 다른 문제점이나 결함을 식별하는 데 중요하다. 딥러닝 모델은 정상 샘플을 기반으로 지배적인 패턴을 학습한 다음 이러한 패턴에서 벗어나는 부분을 감지하여 제조 공정의 이상 발생
이우림 자이스 코리아 품질솔루션사업부 PSM팀 매니저 인터뷰 현재 산업은 기술 고도화가 한창 진행 중이다. 날마다 ‘게임 체인저’가 등장하고, 혁신이 혁신을 부르는 국면으로 전환되는 분위기다. 변화와 혁신 없이는 살아남기 어려운 산업 생태계 속에서 제품 생산 공정도 큰 변화에 직면했다. 시장에서 요구하는 원자재 및 재료가 변화함에 따라 제품 검사 솔루션도 이에 대응해야 하는 상황이다. 특히 생산 공정 내 ‘숨은 공신’인 품질 검사 영역에서 해당 현상이 두드러지는데, 금형에 금속을 녹여 주물을 제작하는 주조 공정인 다이캐스팅 공정이 이에 해당한다. 현재 다이캐스팅 공정에서는 중량이 무겁고, 용접 등 과정이 필요한 기존 철에서, 가볍고 내구성이 큰 특징을 앞세운 알루미늄으로 원자재 및 재료의 시장 요구가 변하고 있다. 알루미늄은 가벼운 특성을 통해 일괄 생산이 가능해, 비파괴 검사가 용이하다는 점이 품질 검사 영역에서 경쟁력을 발휘하는 이유다. 독일 광학 기술 업체 자이스는 지난 2018년 제품 측정 및 검사 포트폴리오 확대 전략 일환으로 이탈리아 X선 촬영(엑스레이) 시스템 기업 '보셀로 하이테크놀로지(Bosello High Technology)'를 인수했다.
소비자에게 안전한 고품질 제품을 제공해야 하는 식품 및 음료 산업의 품질 관리 기준은 매우 엄격하다. 만약 눈으로 볼 수 없는 특성까지 확인한다면 식품 및 음료의 품질 관리는 더욱 쉬워질 것이다. SWIR(단파 적외선) 기술은 확장된 검사 파장 범위를 통해 더 빠르고 정확하며, 신뢰도 높은 결과를 제공해 제품의 품질을 높여준다. 최근 몇 년 동안 SWIR 기술은 향상된 이미지 품질과 경제성을 통해 식품 및 음료 산업에서 인기를 얻고 있다. 가시광선 스펙트럼에서 보이지 않거나 검사하기 어려운 플라스틱, 세라믹, 반도체의 경우 SWIR로 검사하는 것이 훨씬 더 효율적이기 때문이다. 재료에서 반사되는 가시광선 및 NIR과 달리 SWIR은 재료를 투과하는 스펙트럼 특성을 가지고 있어 기존 이미징 솔루션으로는 불가능했던 품질 검사를 가능하게 돕는다. 본 백서에서는 식품 및 음료 산업의 다양한 애플리케이션에서 SWIR 이미징 기술을 활용하는 방법을 중점적으로 다룬다. 헬로티 함수미 기자 |
반도체 기반 전자 산업은 다양한 제품을 만들기 위해 안정적인 고품질 마이크로칩을 사용해야 한다. 때문에 반도체 칩 제조 공정은 일관적이어야 하고 결함이 없어야 한다. 반도체 제조업체는 최고의 생산 표준을 유지하기 위해 자외선(UV) 카메라가 탑재된 검사 시스템을 비롯해 다양한 품질 관리 도구를 사용하고 있다. UV 이미지 센서가 탑재된 카메라는 표면에서 UV 파장이 확산 반사되는 점을 활용한다. UV 이미지는 다른 검사 방법에서 놓칠 수 있는 미세한 표면 결함과 불일치를 감지할 수 있는 시각적 정보를 제공한다. 본 JAI 백서에서는 반도체 산업의 다양한 검사 애플리케이션에 따른 UV 카메라 기술 활용법을 소개한다. 뿐만 아니라 반도체 산업 애플리케이션을 위한 UV 카메라 선정 시 고려해야 할 주요 요소에 대해 살펴본다. 헬로티 함수미 기자 |
ProPak Asia 2023, 이달 14일부터 나흘간 태국 방콕 소재 BITEC서 개최 비즈캠, 위저프로·인트윗·알티유 등 머신비전 솔루션 3종 소개할 예정 비즈캠이 사용자 친화적 머신비전 솔루션을 참관객에게 소개하기 위해 방콕 식품가공·충전 및 포장 기술 전시회(ProPak Asia 2023 이하 PPKA)에 참가한다고 12일 밝혔다. PPKA는 식품·음료 및 포장 산업 전시회로, 이달 14일부터 17일까지 방콕 국제무역센터에서 개최될 예정이다. 비즈캠은 해당 전시회에서 식품 및 음료 제조 관련 기업에게 생산성 및 품질 관리 향상에 활용 가능한 머신비전 솔루션을 선보인다. 비즈캠이 이번 전시회에서 선보일 머신비전 솔루션은 위저프로(Wizer Pro)·인트윗(Intuit)·알티유(RTU)등 3종이다. 비즈캠 관계자는 “이번 전시회 출품 솔루션 중 특히 알티유를 주목해달라”며 “알티유는 산업 현장 작업자가 활용하는 머신비전 시스템으로, 가이드에 따른 몇 번의 클릭 작업을 통해 OCR·스크래치·이물·미성형·유무·수위 등 검사 수행이 가능한 것이 특징”이라고 언급했다. 토마스 찬(Thomas Chan) 비즈캠 세일즈 매니저는 “비즈캠은 생산성 및 품질 관리 능력
세이지리서치가 개발한 딥러닝 비전 소프트웨어 '세이지비전'이 비전 시스템즈 디자인(Vision Systems Design)이 주최하는 ‘이노베이터 어워즈’를 수상했다고 밝혔다. 해당 시상식은 22일부터 나흘간 미국 디트로이트에서 개최된 2023 디트로이트 자동화 로봇 전시회에서 진행됐다. Automate 2023은 로봇, 인공지능, 머신비전, 모션 제어 및 기타 최신 자동화 기술이 모인 북미에서 자동화 기술을 다루는 가장 큰 규모의 전시회다. 비전 시스템즈 디자인이 진행하는 이노베이터 어워즈는 매해 국제적 컨퍼런스에서 머신비전 및 이미지 공정 업계에서 가장 혁신을 가져다준 제품과 브랜드를 평가 및 시상한다. 이노베이터 어워즈는 ‘독창성’ ‘혁신성’ ‘사용자 파급 효과’ ‘시장성’ ‘생산력 향상’ 등의 기준을 바탕으로 혁신을 이끄는 기업들을 대상으로 수상자를 선정하고 있다. 세이지리서치의 SaigeVision은 딥러닝 기반의 이미지 분석 기술을 활용한 비전 검사 솔루션이다. 제조업 현장에서 노동력 기반으로 진행되는 제품 외관 검사는 비전 기반 딥러닝 솔루션을 통해 더욱 빠르고 정확하게 제품 품질 검사를 가능하게 한다. 차별화된 기술력을 바탕으로 세이지리서치는
한 글로벌 음료 제조업체는 음료 충전 및 뚜껑 밀봉 과정에서 발생하는 캔 뚜껑의 곡률 결함으로 인한 공정 중 가동 정지 시간을 줄이고 품질 관리 개선을 위해 캔 압력 검사가 필요했다. 이런 가동 중지 시간을 없애고 공정을 최적화하여 생산량을 늘리기 위해 제조업체는 캔 압력을 검사하는 어플리케이션을 개발하려고 했다. 문제는 3D 스캐너를 사용하여 컨베이어 벨트에서 최대 속도로 이동하고 있는 캔의 압력을 바로 검사하는 것이었다. Automation Technology(AT) 및 Eye Vision Technology(EVT)는 이와 같은 어플리케이션에 대한 3D 솔루션을 제공하고 있다. 과정 소비자가 음료가 들어 있는 캔을 열면 음료가 탄산이든 아니든 간에 쉬익 소리가 난다. 그 쉬익 소리는 그냥 나는 것이 아니다. 이 소리를 통해 캔이 적정한 충전량과 충전 압력으로 채워져 있는지를 확인할 수 있다. 충전 기계는 이 과정을 매일 수천 번 수행한다. 소비자가 캔을 열 때 쉬익 하는 소리가 들리지 않으면 무언가 이상하다고 생각 할 수 있다. 그렇기 때문에 적정한 충전량과 충전 압력을 유지하는 것은 매우 중요하다. AT와 EVT는 캔음료를 검사하는 어플리케이션을 만들
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