.svg)
AI 솔루션 문의하기
제조 기업에서 품질은 기업의 생존을 좌우하는 가장 중요한 요소입니다. 불량품이 고객에게 전달되면 반품 처리, 교환 비용, 신뢰도 저하 등이 연쇄적으로 발생합니다. 전통적인 품질 검사는 검사원이 육안으로 제품을 살펴보는 방식입니다. 경험 많은 검사원은 높은 정확도를 발휘하지만 피로도의 영향을 받습니다. 장시간 같은 작업을 반복하면 집중력이 떨어져 결함 누락이 증가합니다. 또한 검사 기준이 검사원의 주관에 의존하므로 일관성이 떨어집니다. 같은 제품도 검사원에 따라 다른 판정을 받을 수 있습니다.
반도체, 의료기기, 자동차 같은 산업에서는 마이크로미터 단위의 결함도 감지해야 하기 때문에 인간의 시각으로는 거의 불가능합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 제조 기업들이 인공지능 기반 자동 검사 시스템을 도입하고 있습니다.
제조 품질 검사 인공지능의 성공은 광학 시스템에서 시작됩니다. 카메라의 해상도, 렌즈의 성능, 조명 조건이 모두 검사 정확도를 좌우합니다. 일반 카메라는 수십 마이크로픽셀의 해상도를 제공하지만 산업용 고해상도 카메라는 마이크로미터 단위의 해상도를 제공합니다. 렌즈도 매우 중요합니다. 광학 왜곡을 최소화하고 초점 깊이를 확보해야 합니다.
조명 시스템은 결함 종류에 따라 다르게 설계됩니다. 제품 표면의 긁힘을 감지하려면 측면 조명이 효과적입니다. 빛이 낮은 각도로 표면을 비추면 미세한 요철이 명확하게 드러납니다. 색상 불균일을 검사할 때는 균일한 정면 조명이 필요합니다. 오염이나 입자 검사는 백라이트 조명을 사용합니다. 빛이 제품 뒤에서 앞으로 통과하면서 불투명한 입자가 검게 보입니다.
▲ 고급 검사 시스템은 여러 파장의 빛을 조합합니다.
▲ 적외선, 가시광선, 자외선을 동시에 사용하면 육안으로 볼 수 없는 결함도 감지됩니다.
3차원 카메라나 라이더 센서도 활용됩니다. 이들은 제품의 높이 변화, 곡면의 형태, 오목함을 정확하게 측정합니다. 완벽한 기하학적 정보를 제공하므로 치수 검사를 자동화할 수 있습니다.
제조 품질 검사에 사용되는 인공지능 모델은 검사 대상과 결함 종류에 따라 다릅니다. 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지의 지역적 특징을 효율적으로 추출하므로 가장 널리 사용됩니다. 초기 층은 엣지와 코너 같은 저수준 특징을 감지하고 깊은 층은 고수준 특징을 조합합니다.
객체 탐지 모델도 많이 사용됩니다. YOLO나 Faster R-CNN 같은 모델들은 결함의 위치와 유형을 동시에 식별합니다. 검사 시스템은 결함이 있는 영역을 바운딩 박스로 표시하고 결함의 종류를 분류합니다. 이는 검사원에게 정확한 정보를 제공합니다.
픽셀 수준의 정확성이 필요한 경우 세분화(segmentation) 모델을 사용합니다. U-Net이나 Mask R-CNN은 결함 영역을 픽셀 단위로 정확하게 윤곽지을 수 있습니다. 이는 결함의 크기와 형태를 정확히 파악할 수 있게 합니다.
비정상 탐지(anomaly detection) 접근법도 효과적입니다. 정상 제품의 이미지로만 모델을 훈련하여 정상 패턴을 학습합니다. 그 패턴에서 벗어나는 모든 것을 결함으로 간주합니다. 이 방식은 예상하지 못한 새로운 유형의 결함도 탐지할 수 있습니다.
품질 검사 인공지능의 성능은 훈련 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 결함 제품의 데이터를 충분히 수집하기는 어렵습니다. 정상적으로 운영되는 생산 라인에서 결함 비율은 매우 낮기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 전략이 사용됩니다.
결함 유도 테스트는 의도적으로 결함을 만드는 방법입니다. 제품 표면에 실제 결함들을 만들어서 사진을 촬영합니다. 긁힘, 움푹함, 색상 변색, 크기 불일치, 변형 등 다양한 결함 유형을 만듭니다. 이를 통해 현실적인 훈련 데이터를 확보합니다.
▲ 합성 데이터 생성은 컴퓨터 그래픽스를 활용합니다.
▲ 정상 제품의 3차원 모델을 만들고 여기에 프로그래밍으로 결함을 추가합니다.
다양한 각도, 조명, 배경 조건에서 렌더링하여 훈련 데이터를 생성합니다. 이 방법은 실제로 결함을 만들 필요가 없으므로 비용이 효율적입니다. 또한 정확한 결함 위치와 크기 정보를 함께 얻을 수 있습니다.
데이터 증강(augmentation)도 중요합니다. 기존 이미지를 회전, 확대, 축소, 밝기 조정, 노이즈 추가 등으로 변형합니다. 이를 통해 훈련 데이터를 다양화하고 모델이 여러 조건에서 안정적으로 작동하도록 합니다.
제조 산업마다 품질 검사의 요구사항이 크게 다릅니다. 반도체 제조에서는 웨이퍼 표면의 미세한 결함을 감지해야 합니다. 스크래치, 입자, 레이아웃 오류 같은 것들이 칩의 동작을 방해합니다. 이를 위해 극고해상도 이미지와 나노미터 단위의 감지 능력이 필요합니다.
자동차 부품 검사에서는 페인트 결함, 용접 상태, 치수 정확도를 검사합니다. 페인트가 균일한지, 기포가 없는지, 색상이 일정한지를 확인합니다. 이는 마이크로미터 단위의 해상도가 필요하지만 나노미터 수준은 아닙니다.
식품 포장 산업에서는 제품의 모양, 색상, 포장 완결성을 검사합니다. 손상된 제품, 오염된 제품, 잘못 포장된 제품을 식별합니다. 이는 일반적인 해상도로 충분하지만 속도가 중요합니다. 초당 수십 개의 제품을 처리해야 합니다.
섬유 산업에서는 원단의 결점, 색상 불일치, 염색 불균일을 검사합니다. 이는 광범위한 영역을 빠르게 스캔해야 하므로 다른 기술적 접근이 필요합니다. 각 산업의 검사 기준이 다르므로 인공지능 모델도 그에 맞게 개발되어야 합니다.
품질 검사 인공지능이 생산 라인에서 실제로 작동하려면 실시간 처리 능력이 필수입니다. 고속 생산 라인에서는 초당 수십 개의 제품이 지나갑니다. 각 제품을 촬영하고 분석하며 결과를 출력해야 하는데 이 모든 과정이 밀리초 단위로 진행되어야 합니다.
카메라 트리거, 이미지 전송, 인공지능 추론, 결과 판정이 동시에 진행되어야 하므로 높은 병렬성이 요구됩니다. 대부분의 생산 라인 검사 시스템은 GPU가 탑재된 산업용 컴퓨터를 사용합니다. 생산 라인 옆에 설치된 이 컴퓨터가 실시간으로 이미지를 처리합니다.
클라우드 서버에 의존하면 네트워크 지연으로 인해 실시간성을 보장할 수 없습니다. 따라서 엣지 컴퓨팅이 필수입니다. 또한 검사 결과는 생산 라인의 제어 시스템과 연동됩니다. 불량품이 감지되면 자동으로 그 제품을 제거하거나 별도의 검사 라인으로 우회시킵니다. 동시에 검사 결과를 중앙 관리 시스템에 전송하여 제품 이력, 불량 통계, 생산 성과를 추적합니다.
생산 품질 검사에서는 정확도만큼 오류 유형의 관리가 중요합니다. 위양성(정상 제품을 불량으로 판정)과 위음성(불량 제품을 정상으로 판정)이 미치는 영향이 다릅니다. 위양성은 정상적인 제품을 버리게 되어 생산 손실로 이어집니다. 위음성은 불량품이 고객에게 전달되어 신뢰도 저하와 반품 처리로 이어집니다.
일반적으로 고객 신뢰를 우선시하면 위음성을 최소화하는 방향으로 임계값을 설정합니다. 반대로 생산 효율을 우선시하면 위양성을 줄입니다. 신뢰도 점수(confidence score)를 설정하여 관리합니다. 모델이 결함일 확률을 0부터 1 사이의 값으로 제시하고 특정 임계값 이상만 불량으로 판정합니다.
조정 가능한 임계값을 통해 비즈니스 요구사항에 맞춘 오류율 관리가 가능합니다. 또한 불확실한 경우 자동으로 인간 검사자에게 에스컬레이션합니다. 신뢰도가 50~70% 사이의 애매한 경우 사람이 최종 판정을 내립니다. 이는 오류를 최소화하면서도 효율성을 보장합니다.
품질 검사 인공지능을 배포한 후에도 지속적인 성능 검증이 필요합니다. 검사 결과와 실제 제품 품질을 주기적으로 비교합니다. 예를 들어 인공지능이 정상으로 판정한 제품들을 샘플링하여 인간 검사자가 재검사합니다. 인공지능이 놓친 결함이 발견되면 그 결함을 모델 재훈련 데이터로 추가합니다.
카메라와 조명 시스템의 성능 저하도 감시합니다. 카메라 렌즈가 오염되거나 조명 밝기가 감소하면 검사 정확도가 떨어집니다. 따라서 정기적인 유지보수 스케줄을 수립합니다. 카메라 청소, 렌즈 교체, 조명 보정을 주기적으로 실행합니다.
하드웨어 성능 모니터링도 중요합니다. GPU 온도, 메모리 사용률, 디스크 상태를 지속적으로 감시합니다. 하드웨어 장애 발생 시 즉시 알림을 보냅니다.
생산 공정이 변하면서 제품의 특성도 점진적으로 변합니다. 새로운 원재료를 사용하거나 공정 파라미터를 조정하거나 제조 장비를 교체하면 제품의 외양이 달라집니다. 이러한 변화에 따라 검사 인공지능의 성능도 저하될 수 있습니다. 이를 모델 드리프트라고 합니다.
이에 대응하기 위해 온라인 학습을 수행합니다. 실제 생산 라인에서 수집된 이미지와 그에 대한 정답 레이블을 모아서 주기적으로 모델을 재훈련합니다. 다만 온라인 학습은 신중하게 진행해야 합니다. 잘못된 레이블이 들어오면 모델이 손상될 수 있습니다.
따라서 높은 신뢰도로 판정된 샘플만 재훈련 데이터로 사용합니다. 또한 배치 단위로 재훈련하여 새로운 모델의 성능이 기존 모델보다 낮아지지 않는지 검증합니다.
생산 품질 검사 인공지능의 도입은 상당한 초기 투자가 필요합니다. 고급 카메라, 조명 시스템, 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어 개발 비용이 모두 포함됩니다. 또한 인공지능 모델 개발을 위한 데이터 수집과 라벨링에도 비용이 듭니다.
그러나 장기적 관점에서는 투자 수익이 큽니다. 정상 제품의 오검사로 인한 생산 손실이 감소합니다. 불량품 검출로 인한 반품 처리 비용이 줄어듭니다. 검사 속도 향상으로 인한 생산성 증대가 발생합니다. 인건비도 절감됩니다. 일반적으로 초기 투자 규모가 크지만 수년 내에 투자 수익을 회수할 수 있습니다.
또한 품질 개선으로 인한 고객 신뢰도 증대는 정량화하기 어렵지만 장기적 경쟁력 강화로 이어집니다.
제조 품질 검사 인공지능 도입은 조직의 역량을 크게 변화시킵니다. 기존의 품질 검사원들은 기계가 판정한 애매한 케이스를 검토하는 역할로 변합니다. 이는 단순한 업무 감소가 아니라 역할의 재정의입니다. 검사원은 더 높은 수준의 판단을 요구받습니다.
또한 데이터 분석 능력이 중요해집니다. 불량 패턴을 분석하고 원인을 추적하는 업무가 증가합니다. 품질 개선을 위한 제안도 데이터 기반으로 이루어져야 합니다. 조직은 이러한 능력을 갖춘 인력을 양성해야 합니다. 인공지능 시스템을 운영하고 관리할 전문 인력도 필요합니다. 모델 성능을 모니터링하고 문제를 해결할 수 있는 기술팀이 필수입니다.
제조 품질 검사 인공지능은 더욱 정교하고 효율적으로 발전할 것입니다. 멀티모달 학습으로 이미지뿐만 아니라 열화상, 초음파, 분광 데이터를 조합하여 분석합니다. 이를 통해 육안으로는 감지할 수 없는 내부 결함도 탐지할 수 있게 됩니다.
설명 가능한 인공지능의 발전으로 모델이 왜 그 제품을 불량으로 판정했는지를 명확하게 제시할 수 있게 됩니다. 기술자가 결함 위치를 정확하게 지적받으면 생산 공정 개선이 더 빨라집니다.
연합 학습(federated learning)도 확산될 것으로 예상됩니다. 여러 공장의 검사 인공지능이 각자의 데이터를 유지하면서 모델을 공동으로 학습합니다. 이를 통해 한 공장의 경험이 다른 공장에 빠르게 전파됩니다.
.svg)
.svg)
