조립 라인에서 자동 시각 검사 기술이 필요한 검사 지점은 어디인가?

황샤오레이 작성 | 벤롱 자동화

저전압 전기 라인을 다룰 때, 은 접점이 잘못 설정되었거나 부품이 역방향으로 조립되었거나 레이저 코드가 읽을 수 없게 인쇄된 차단기를 출하하여 품질이 저하되면 사업 운영이 즉시 중단됩니다. 수년간 이러한 결함을 방지하는 유일한 방법은 예리한 시력과 강력한 램프를 가진 숙련된 작업자였습니다. 그러나 매월 수십만 대의 생산량 증가와 해외 무역의 엄격한 품질 요구 사항으로 인해 이러한 방식은 비효율적이 되었습니다. 따라서 차단기 및 계량기 제조업체들은 독점적으로 자동화된 시각 검사 기술.

을 사용해 왔습니다.

자동화된 시각 검사 기술이란 무엇인가?

가장 간단히 말해, 머신 비전 검사 는 인간의 판단을 카메라와 컴퓨터로 대체합니다. 부품이 검사 스테이션에 들어오면 제어된 조명이 관심 있는 특징을 돋보이게 하고, 하나 이상의 카메라가 이미지를 캡처하며, 소프트웨어가 이를 정의된 기준과 비교합니다. 수 밀리초 내에 시스템은 합격, 불합격 또는 재작업 판정을 내리고, 생산 라인에 좋은 제품은 계속 이동시키고 불량품은 분리하도록 신호를 보냅니다. 동일한 기술은 공장 현장에서 자동 광학 검사, (AOI)라고도 불리며, 중국 전기 공장에서는 보통 CCD 시각 검사, 라고 하며, 이는 카메라의 전하 결합 소자 센서에서 이름을 따왔습니다.

중요한 변화는 카메라 자체가 아니라 선택의 문제입니다. 한 사람이 교대 근무 중 만 개의 차단기를 검사할 때 만 개의 결정을 내립니다. 그러나 유능한 검사자라도 몇 시간 작업 후에는 판단 능력이 최저 수준으로 떨어집니다. 예를 들어, 비전 시스템은 첫 번째 장비와 백만 번째 장비에 대해 동일한 방식으로 판단합니다. 또한 인간과 달리 모든 검사의 결과를 장비의 바코드와 연동하여 품질 이력을 생성하고 추적할 수 있습니다.

왜 수동 검사가 따라올 수 없는가

수동 시각 검사의 세 가지 단점이 있습니다. 인간은 한 번에 한 가지 측면만 볼 수 있고 모든 부품을 직접 들어 올리고 회전시키며 내려놓아야 하기 때문에 속도가 느립니다. 주의 산만, 조명, 기분 수준이 교대 근무 중 및 작업자 간에 성능에 영향을 미치므로 일관성이 없습니다. 마지막으로, 인간이 수행하는 평가는 증거를 남기지 않기 때문에 어떤 제품이 검사되었는지 확인하거나 현장에서의 결함을 검사와 연결하는 것이 불가능하여 모호합니다. 이러한 모든 제한 사항이 결합되어 고속 생산 라인에서 측정 가능한 누락률로 나타나며, 이는 결함이 발견되지 않고 통과하는 수를 의미하며, 반품 및 추가 공정으로 인해 이익이 최소화됩니다. 우리의 경제학은 MCB 검사 컨베이어 명확하게 말합니다: 검사를 수동 작업대에서 자동화되고 데이터가 기록되는 라인으로 이동하는 것이 대부분의 효율성 향상의 원천입니다.

자동 시각 검사가 가치를 발휘하는 네 가지 검사 지점

결함을 발견하기에 비용이 적게 들고 놓치면 비용이 많이 드는 지점에서 비전 기술이 가장 가치가 있습니다. 차단기 또는 미터 라인에서는 네 가지 검사 지점이 두드러집니다. 공급 단계에서 발견된 결함은 최종 조립 후 발견된 동일한 결함보다 비용이 훨씬 적게 듭니다. 후자의 경우 이미 유닛에 내재된 가치가 손실됩니다..

공급 단계에서 부품 방향

대부분의 소형 전기 부품은 대량으로 라인에 도착하며 진동 볼 피더로 분리됩니다. 문제는 피더가 중력에 의해 부품을 어떤 방향으로든 제공하며, 많은 부품이 앞면과 뒷면이 거의 동일하게 보인다는 점입니다. 부품을 뒤집어서 장착하는 것은 하류에서 조립 불량의 가장 흔한 원인 중 하나입니다. 방향 감지 는 공급 트랙 위에 카메라를 설치하여 이를 해결합니다: 시스템은 각 부품이 지나갈 때 앞뒤 서명을 읽고, 조립 네스트에 도달하기 전에 잘못된 방향의 부품을 거부하거나 재순환시킵니다. 검사가 공급 단계에서 이루어지기 때문에 잘못된 방향의 부품은 작업 주기나 고정 장치를 소모하지 않습니다. 우리의 MCB 시각 자동 리벳 감지 장비는 고해상도 카메라와 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 각 부품의 위치와 설정을 극히 빠르게, 약 1초당 한 극 정도의 속도로 확인하는 이 원리를 정확히 적용합니다. 한편 우리의 지능형 MCB 조립 정지 장비는 부품에 따라 비전 또는 광섬유 감지를 통해 결함 있는 공급을 감지합니다.

공급 단계에서 은점 품질

실버 도트는 회로 차단기의 필수 부품이며, 자재 명세서에서 가장 비싼 부품 중 하나이기도 합니다. 실버 접점이나 바이메탈 리벳이 균열, 변형, 크기 미달 또는 오염된 상태로 시설에 도착하면 접촉 저항 테스트에 실패하거나 더 나쁘게는 과열되는 차단기가 발생합니다. 따라서 용접 전에 공급 과정에서 실버 접점을 검사하는 것은 경제적으로 타당하며, 이 단계에서 결함 있는 실버 접점을 식별하므로 용접 품질도 향상됩니다. 검사는 비전 스테이션에서 수행되며, 각 접점이 용접되기 전에 치수, 형태 및 표면을 확인합니다. 이 검사는 용접과 자연스럽게 결합됩니다: 당사의 실버 포인트 및 정적 접점 자동 용접기 는 용접 자체를 감시하는 품질 검사 기능을 내장하고 있으며, 실버 접점의 정밀 용접에 대한 더 넓은 맥락은 당사의 전기 제조 자동화 개요. 에서 다룹니다. 함께, 용접 전후의 비전 검사는 제품에서 가장 중요한 단일 접합부에 대한 완전한 검증을 제공합니다.

자동 조립 결과 검증

조립 후 시각 검사 는 자동화 스테이션이 실제로 수행해야 할 작업을 했는지 확인합니다. 자동화는 신뢰할 수 있지만 완벽하지는 않습니다: 나사가 없거나 올바른 위치에 있지 않을 수 있고, 스프링이 올바른 위치에 있지 않을 수 있으며, 커버가 돌출되어 있거나 단자가 휘어져 있을 수 있습니다. 주요 조립 작업 후에 위치한 카메라는 존재 여부, 위치 및 배치를 좋은 기준 표준과 비교하여 검사하며, 기준에 부합하지 않으면 해당 유닛을 불합격으로 표시합니다. 이는 조립 스테이션을 개방 루프 시스템에서 폐쇄 루프 시스템으로 전환시키며, 생산 라인이 사양을 벗어난 즉시 이를 학습하여 최종 테스트 시점이 아닌 생산 중에 문제를 발견할 수 있게 합니다. 벤롱은 이러한 인라인 검사 방식을 라인 전반에 걸쳐 구축하며, 당사의 솔리드 스테이트 릴레이 자동 조립 및 검사 라인 은 조립 단계 사이에 여러 CCD 검사를 연결하여 결함이 발생한 스테이션에서 즉시 포착되도록 하여 결함이 라인 끝까지 이어지지 않도록 합니다.

코딩 후 레이저 마크 검사

모든 차단기, 미터 및 충전기는 브랜드, 정격, 극수, 표준, 배치 코드 및 추적성을 위한 데이터 매트릭스 또는 QR 코드가 인쇄되거나 레이저로 표시된 정보를 가지고 공장을 떠납니다. 마크가 없거나, 잘못 배치되었거나, 희미하거나, 잘못된 경우 해당 유닛은 판매할 수 없으며, 코드가 읽을 수 없으면 추적도 불가능합니다. 레이저 마킹 검사 는 마킹 스테이션 직후에 비전을 사용하여 올바른 내용이 존재하고 읽을 수 있으며 올바른 위치에 있는지 확인하고, 2D 코드의 가독성을 등급화합니다. 마킹은 마지막 작업 중 하나이기 때문에, 이 단계에서 오류를 발견하면 고객이 먼저 발견할 결함이 있는 완제품 출하를 방지할 수 있습니다. 당사의 MCB 로봇 자동 레이저 마킹 장비 마킹 셀에 CCD 검사를 직접 통합하여 마크가 적용되는 동시에 검증됩니다.

기술이 내부에서 작동하는 방식

네 부분으로 구성되며, 시스템이 효과적이기 위해서는 네 가지 구성 요소가 모두 함께 작동해야 합니다. 첫째, 조명 측면입니다. 적절한 조명은 결함을 드러내는 데 필수적이므로, 해결하기 어려운 엔지니어링 문제라도 잘 조명된 것이 단순해 보이지만 조명이 부족한 것보다 훨씬 낫습니다. 그 다음 카메라와 렌즈가 이미지를 촬영하며, 해상도는 감지되는 결함 크기에 비례합니다. 이미지가 캡처되면 소프트웨어를 사용해 분석하며, 분석 가능성은 허용 오차에 대한 수량 비교 기반 측정부터 골든 샘플과의 검사 또는 딥러닝 모델 사용까지 다양합니다. 마지막으로 시스템은 결과(합격/불합격)를 라인 컨트롤러에 전송하고 MES 시스템에 결과를 기록하여 작업을 실행합니다.

효율적인 자동화된 시각 검사 시스템의 궁극적인 목표는 결정이 아름답기보다는 정확하도록 하는 것입니다. 시스템의 정확도는 불량으로 분류된 정상 제품의 비율인 오거부율에 의해 결정됩니다. 시스템이 너무 엄격하게 설정되면 정상 제품이 거부되어 작업자가 거짓 측정 경보로 계속 방해받게 되고, 너무 느슨하게 설정되면 불량 제품이 감지되지 않습니다.

결함에 맞는 규칙 기반, 골든 샘플 또는 AI 비전 매칭 방법

모든 결함이 동일한 솔루션으로 최적 감지되는 것은 아니며, 방법에 따라 스테이션의 비용과 신뢰성이 결정됩니다. 규칙 기반 측정은 문제의 치수가 명확히 정의된 경우에 가장 적합한 기술로, 예를 들어 리벳이 올바른 위치 창에 고정되었는지 또는 접촉부가 요구 치수를 충족하는지 확인하는 경우입니다. 빠르고 이해하기 쉬우며, 모든 결정에 숫자와 허용 오차가 있어 쉽게 검증할 수 있습니다. 골든 샘플 비교는 단일 측정으로 정의하기 어려우나 알려진 정상 객체와 비교해 인식하기 쉬운 조립된 포스트의 외관과 같은 특징 측정에 적합합니다. 딥러닝 비전은 일반 규칙으로 효과적으로 다룰 수 없는 극단적인 표면 결함, 반점 또는 가변 결함과 같은 가장 어려운 작업에 적용되며, 예제를 통해 불량과 정상 항목의 경계를 학습합니다. 실제 생산은 일반적으로 언급된 기술의 조합으로, 간단한 매개변수 측정과 같은 단순 검사에는 고전적 방법을 사용하고, 모호한 문제에는 ML 모델을 사용하여 모든 학습 기술이 처리 및 조정이 필요하므로 단순한 방법으로 회피할 수 있습니다.

비전 검사와 기능 테스트의 능력 경계를 명확히 할 필요가 있습니다. 비전 검사는 부품이 존재하는지, 올바른 위치에 있는지, 손상되지 않았는지, 적절히 배치되었는지, 올바르게 식별되었는지를 평가합니다. 그러나 비전 검사는 차단기가 요구되는 값에서 트립할 수 있는지 또는 고전압 테스트를 견딜 수 있는지에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 이러한 문제는 부하를 적용하고 테스트된 부품의 동작을 이해할 수 있는 기능 및 전기 테스트 설치를 통해 해결할 수 있습니다. 가장 효율적인 회사들은 시각 검사를 통해 가시적 및 기계적 결함을 제거하고, 비싼 테스트 프로세스는 시각적 결함이 없는 장비에만 적용하기 위해 두 프로세스를 연속적으로 사용하려고 합니다. 기능 검사를 대체하는 시각 검사는 잘못된 접근법이며, 두 검사는 서로 다른 결함을 발견하고 프로세스의 다른 단계에서 사용됩니다.

자동화된 시각 검사가 전기 제조업체에 제공하는 것

시각 검사로부터의 ROI는 여러 측면에서 눈에 띕니다. 우선, 문제를 발생한 공정 단계에서 기계가 발견하기 때문에 수율이 향상됩니다. 누락률이 감소하여 반품해야 하는 품목이 줄고, 보증 청구도 줄어듭니다. 시각 검사는 정상 제조 공정과 동시에 실행되어 수동 검사의 필요성을 없애므로 처리량이 증가합니다. 수동 노동력은 반복 검사에서 더 복잡한 작업으로 재배치되며, 인도, 터키, 브라질로 수출하는 업체에게는 모든 검사가 기록되고 각 제품에 필요한 보고서를 제공하는 것이 더욱 중요합니다.

누락된 결함의 비용을 생각하면 재정적 이익을 쉽게 알 수 있습니다. 공급 단계에서 부품이 잘못 배치된 것을 발견하면 다시 공급하는 비용만 발생하지만, 마지막 단계에서 결함을 발견하면 여러 부품을 수리해야 하며, 결함이 고객에게 도달하면 막대한 재정 손실과 회사 문제로 이어집니다. 시각 검사는 결함 발견 프로세스를 상류로 이동시켜 비용을 최소화하므로 대량 생산업체들은 이를 핵심 시스템으로 간주하며 단순한 개선 사항으로 보지 않습니다.

자동화된 시각 검사 시스템 사양 지정 방법

적절한 비전을 선택하려면 사전에 장비 공급업체와 명확한 소통이 필요합니다. 견적 요청 전에 다음 사항에 대한 정보를 준비하십시오.

① 결함 목록. 어떤 결함을 찾고 있습니까? 결함을 감지해야 하는 목록과 실제 예시를 제공하십시오. 결함을 인식하도록 학습되지 않은 시스템은 제대로 작동할 수 없습니다.
최소 특징 크기. 가장 작은 결함이 카메라 해상도와 광학 장치를 결정합니다.

② 사이클 타임. 작업 시간을 기준으로 속도를 설정하십시오. 당신의 택트 타임은 카메라가 이미지를 캡처하고 정보를 처리하며 검사 결과를 결정하는 속도를 정의합니다.

④ 제품 종류. 여러 제품 세트, 종류 또는 이름을 생산하는 경우, 공급업체가 레시피 기반의 전환을 제공하도록 하십시오.

⑤ 허용 가능한 오검출률. 필요한 조명 설계와 임계값 보정을 정의할 수 있도록 허용 가능한 오검출 수준을 식별하십시오.
조명 및 주변 환경. 은색 마감, 검은색 케이스, 광택 라벨은 구체적인 조명 요구 사항을 도입합니다.

⑥ 정보 및 추적. 기록할 정보, 결과와 바코드 간의 연결 방법 및 기타 연결을 식별하십시오.

⑦ 통합 및 제거. 불량품을 거부하고 양품이 계속 진행할 수 있도록 하는 프로세스를 정의하십시오.

피해야 할 일반적인 실수

비전 실패의 대부분은 완전히 피할 수 있었던 몇 가지 실수 때문입니다. 첫 번째는 조명에 투자해야 할 곳에 카메라에 투자하는 것입니다. 고해상도 센서는 어두운 장면을 바꿀 수 없습니다. 두 번째 일반적인 실수는 불명확한 결함 목록에 따라 비전을 정의하고 아무도 언급하지 않은 결함을 찾지 못하는 이유를 궁금해하는 것입니다. 세 번째 실수는 전환을 간과하여 20개의 제품을 독립적으로 실행할 수 있는 라인이 전환 시마다 수동으로 가르쳐야 하는 경우입니다. 네 번째는 오검출률을 사후 생각처럼 취급하여 훌륭한 시스템조차도 작업자가 사용 시 무시하도록 만드는 것입니다. 마지막으로 가장 널리 퍼진 예는 비전을 공정 끝에 부착하는 것이 아니라 공정 내 비전 체크포인트를 통합하는 것입니다.

라인에 검사를 구축하고 위에 올리지 마십시오

수년간 자동 검사 기술은 저전압 전기 제조업체에게 사치품에서 표준 구성 요소로 전환되었습니다. 적절한 시점, 즉 공급기, 조립 네스트, 마킹 헤드에서 비전을 사용하여 불량 장치가 생산 현장을 떠나지 못하도록 한 생산자가 성공했습니다. 올바르게 수행되면 비전은 단순히 불량품을 폐기하는 것이 아니라 전체 생산 라인의 준수를 유지하고 고객이 완전한 추적 이력을 가진 제품을 받을 수 있도록 돕는 데이터를 생성합니다.

벤롱 오토메이션은 2008년부터 CCD 및 고정밀 비전을 사용한 자동 비전 기술을 개발해 왔으며, 공급 단계에서 리벳 검사 및 은 접점부터 시작하여 조립 및 마킹 후 검사를 완료하고 모든 작업 단계를 MES 시스템에 자동으로 기록하고 있습니다.
따라서 새로운 생산 라인을 구축하거나 생산에 자동 비전을 도입하려는 경우, 저희가 기꺼이 도와드리겠습니다.