제조업 불량 탐지를 위한 공정영상 기반 알고리즘, 어떻게 적용되고 있을까?
품질 관리는 제조업에서 생산성과 직결되는 핵심 요소입니다.
최근에는 공정영상을 활용해 실시간으로 변형 및 불량을 탐지하는 알고리즘이 도입되며
불량률을 획기적으로 줄이고 있습니다.
이 글에서는 공정영상 기반 변형 감지 알고리즘이 제조 현장에 어떻게 적용되고 있으며,
실제 현장에서 어떤 효과를 내고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
기존 품질 검사의 한계를 뛰어넘다
사람의 눈에 의존한 시각 검사는 반복과 피로로 인해 오류가 발생하기 쉬웠습니다.
미세한 크랙이나 비정상적인 패턴 변형은 종종 간과되곤 했습니다.
그러나 공정영상 기반 알고리즘은 고정밀 이미지 분석과 실시간 처리 기능을 통해
이러한 인간의 한계를 보완하며 검사 효율을 크게 끌어올리고 있습니다.
영상 기반 불량 탐지 알고리즘의 원리
영상 기반 불량 탐지는 주로 고해상도 카메라와 딥러닝 분석 모델로 구성됩니다.
시스템은 정상 제품의 패턴을 학습한 후
실시간으로 생산 중인 제품과 비교하여 작은 변형이나 이상도 신속히 감지합니다.
구성 요소 기능
| 고해상도 카메라 | 제품 표면 이미지 촬영 |
| 딥러닝 알고리즘 | 정상·불량 패턴 학습 및 실시간 비교 |
| 경고 시스템 | 이상 발생 시 알람 및 데이터 기록 |
적용 사례: 반도체 패키징 라인
2024년, 국내 반도체 패키징 업체 B사는 해당 알고리즘을 도입하여
미세 패턴 불량 탐지를 자동화했습니다.
기존에는 하루 두 번 수동 샘플링 검사를 진행하던 라인을
전수 자동 검사 체계로 전환하며, 불량률을 1.8%에서 0.3%로 낮췄습니다.
도입 전 도입 후
| 수동 샘플 검사 1일 2회 | 100% 자동 검사 |
| 불량률 1.8% | 불량률 0.3% |
다양한 산업 분야에 적용 가능한 기술
이 알고리즘은 전자, 자동차, 식품 포장 산업 등
다양한 분야에 적용이 가능합니다.
표면 결함, 패턴 이상, 색상 불균형 등을 실시간으로 탐지하여
공정의 정밀성과 생산 속도를 동시에 확보할 수 있습니다.
운영 데이터와 연동한 고도화
단순 영상 분석을 넘어서
MES(생산 실행 시스템), ERP와 연동함으로써
불량 발생 시 공정 이력과 설비 상태까지 자동 추적할 수 있는
스마트 품질 관리 솔루션으로 진화하고 있습니다.
도입 시 고려해야 할 핵심 요소
성공적인 알고리즘 도입을 위해 다음과 같은 조건이 필요합니다.
첫째, 고해상도 이미지 품질을 위한 조명 및 촬영 환경 확보.
둘째, 정확도 향상을 위한 충분한 학습 데이터 구축.
셋째, 현장 맞춤형 커스터마이징과 실시간 대응 속도 확보입니다.
앞으로의 전망: 탐지를 넘어 예지 품질 관리로
향후에는 단순한 변형 감지를 넘어,
AI가 누적된 데이터를 분석해 불량 발생 가능성을 사전에 예측하는
예지 품질 관리(Predictive Quality Management)로 발전할 것입니다.
이를 통해 품질 문제 대응이 ‘발생 후 처리’에서 ‘사전 예방’ 중심으로 전환됩니다.