배경 및 고객 요구 사항
빠르게 움직이는 전자 제조 분야에서는 포장 전에 제품 품질을 보장하는 것이 중요합니다. 한 주요 고객은 인쇄 회로 기판(PCB)에서 손상되거나 누락된 부품을 높은 정확도와 효율성으로 감지하는 솔루션이 필요했습니다. 수동 검사 방법은 생산 수요를 따라잡는 데 어려움을 겪었고 종종 작은 결함을 간과했습니다.
과제
- 미세 결함 감지: 인간 검사자는 PCB에서 작은 결함을 일관되게 식별하는 데 어려움을 겪었습니다.
- 대량 생산: 생산 주기 시간에 맞춰 신속하고 확장 가능한 검사가 필요합니다.
- 노동 집약적 프로세스: 수동 검사에 의존하면 비용이 증가하고 불일치가 발생합니다.
솔루션 및 핵심 기술
Techman Robot의 TM AI Cobot은 고급 이미징 및 AI 분류 기술을 통합한 포괄적인 자동화 솔루션을 제공했습니다.
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이미징 및 감지
- Eye-in-Hand(EIH) 카메라는 정확한 위치 지정을 가능하게 했고 외부 카메라는 다중 지점 시각 검사를 가능하게 하여 여러 각도에서 이미지를 캡처하여 모든 구성 요소가 정확하게 검사되었는지 확인했습니다.
- AI 모델을 사용하여 이미지를 분석하여 부품을 통과(OK) 또는 실패(NG)로 분류했습니다.
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AI 모델 교육
- 분류 AI를 활용하여 70개 이미지(40개는 OK, 30개는 NG) 데이터 세트로 시스템을 교육했습니다.
- 교육 시간은 15분으로 최소화되어 생산 요구 사항의 변화에 빠르게 적응할 수 있었습니다.
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자동화된 Workflow
- OK 제품: 다음 스테이션으로 자동으로 이동.
- NG 제품: 식별되고 코봇 팔이 결함 있는 부품을 추가 프로세스를 위한 전용 사이클 영역으로 선택합니다.
- 결과는 AOI Edge에서 계산된 다음 로봇으로 전송되어 원활한 생산 흐름을 보장하기 위해 의사 결정을 실행합니다.
적용 시나리오
- 포장 전에 누락 또는 손상된 부품 감지
- 공정 초기에 작은 이상을 식별하여 제품 품질 보장
이점
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정확도 향상
- 검사 정확도 99.99% 달성
- 오경보 및 과도사망률이 1% 미만으로 감소하여 신뢰성 보장
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효율성 향상
- 자동화로 검사 속도가 개선되고 인력 요구 사항이 50% 감소
- 고속 검사가 생산 주기 시간과 완벽하게 일치
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비용 절감
- 수동 노동에 대한 의존도가 낮아 운영 비용이 최소화되고 일관성이 향상
결론
TM AI Cobot을 사용한 부품 감지 솔루션은 스마트 자동화가 검사 프로세스를 어떻게 변화시키는지 보여줍니다. 이 사례는 AI 기반 분류와 정밀 비전 기술을 결합하여 제조업체가 현대 생산 라인에서 어떻게 비할 데 없는 효율성, 정확성 및 비용 절감을 달성할 수 있는지 보여줍니다.