머신비전은 제조분야에서 품질과 생산성 그리고 효율을 높이고, 규제를 준수하기 위해 사용되고 있다. 머신비전은 카메라의 촬영 기능과 컴퓨터의 프로세싱 성능을 결합하여 생산되는 제품이나 부품의 위치 및 품질, 완성도에 대한 판단을 내린다. 대부분의 머신비전 시스템은 각기 다른 종류의 검사를 수행하는 소프트웨어 툴 라이브러리를 갖추고 있으며, 이렇게 획득한 캡처된 이미지를 통해 다양한 검사를 처리할 수 있다. 자료 | 코그넥스 코리아(www.cogenx.co.kr)
머신비전이 광범위하게 적용되고 있는 이유는 ▲머신비전의 혜택과 ▲소비자 요구 ▲제조분야의 규제요건 등 3가지 요소와 관계가 있다.
인간의 시각은 복잡한 비 구조화된 장면의 질적 해석에 적합한 반면, 머신비전은 속도·정확성·재현성을 통한 구조화된 장면의 정량적 측정에 적합하다.
예를 들어, 생산라인의 머신비전 시스템은 분당 수백 또는 수천 개에 이르는 부품을 검사할 수 있고, 부품을 100% 처리할 수 있다. 또한 제품의 품질 보증을 위해 중단 없이 가동할 수 있다. 머신비전은 밀리초 내에 결정을 내리기 때문에 생산라인을 더욱 빠르게 가동할 수 있도록 해준다. 다양한 제품 및 응용사례에 적용할 수 있음은 물론이다.
오늘날의 소비자들은 일상 어디에서든 최고의 품질과 완벽한 안전을 기대한다. 또한 대부분의 산업에서 규제는 보다 강력하고 안정적인 제품 검사를 수행하도록 요구하고 있다. 예를 들어, 2011년에 의결된 FSMA(Food Safety Modernization Act)는 식품 및 음료 산업에서 머신비전 시스템에 대한 수요를 촉진하는데 일조했다. 또한 제약 및 의료기기 산업의 기업들은 소비자의 안전과 정부의 규제에 부응해야 하며, 위조 방지에도 주력해야 한다.
머신비전 이외의 검사 대안으로 저비용의 광센서 및 사람이 직접 검사를 수행하는 방안이 있다. 하지만 저비용 광센서는 위치검증, 계산, 색상 확인 등과 같은 간단한 작업만을 제한적으로 수행할 수 있다. 또한 유연하지 못한 설치 설정으로 인해 합격·불합격 결정만 제공할 수 있다. 작업자가 직접 검사를 수행하는 경우에는 피로해지거나 집중도가 떨어질 수 있고, 생산라인의 속도를 따라잡기가 어렵다. 일부 생산 환경은 작업자에게 안전하지 못하기도 하다.
머신비전 시스템에서 고려해야 할 점은 투자비용과 조명 전문가의 필요성, 머신비전 시스템의 동작방법에 대한 이해 등이다.
오늘날 머신비전 시스템의 구축 비용은 점점 낮아지고 있으며, 코그넥스를 비롯한 머신비전 전문 기업들이 머신비전 및 조명 설정을 위한 더욱 다양한 리소스까지 제공하고 있다.
머신비전 검사를 통해 어떤 작업을 수행할 수 있을까? 머신비전 검사의 다양성과 적용 범위는 일반적인 머신비전 검사 작업 내용을 통해 확인할 수 있다. ·객체 위치 확인. 라벨 배치 적정성 검증 작업을 예로 들 수 있다. ·의료 제품의 포장 무결성 확인. 약병이 위조방지 씰로 완벽하게 밀봉되어 있는지 확인하는 작업 등이 있다. ·객체 속성의 품질 기준 충족 여부 검증. 자동차 변속기에 사용되는 글루 비드(Glue Bead)의 위치나 부피 확인이 있다. ·생산 제품 검사 및 결함 식별. 표면 스크래치, 구부러진 바늘 팁, 불완전한 납땜 트레이스 등 다양한 결함을 식별한다. ·제품 개수 확인. 블리스터 팩의 알약, 상자 안의 병, 키트의 구성요소 등이 있다. ·완성품 특성 확인. 제품의 안전장치 포함 여부 혹은 조립 완성 여부 등을 검사한다. ·부품이 사양기준을 벗어나기 전에 가공작업 중 공구의 마모 감지. ·점화 플러그 간극과 같은 미세한 치수 측정.
식품 및 음료·제약·의료기기·자동차 산업 등의 활용사례를 살펴봄으로써 머신비전이 어떻게 제조공정을 지원할 수 있는지 이해해 본다.
1. 식품 및 음료 응용사례 그림 1은 보틀링(Bottling: 병에 내용물을 채우는 작업) 라인에 사용된 머신비전이 충진 레벨, 캡밀폐, 안전링 유무, 라벨 위치확인을 위해 어떻게 각각의 병을 검사하는지 보여준다. 결함이 있는 제품이 선적되면 배송지연, 소매점으로부터의 제품 반품은 물론, FDA로부터 리콜 명령도 받을 수 있다.
그림 2, 3, 4는 고기 포장라인에서 고기 패티에 대해 다음과 같은 3가지 검사 작업의 결과를 보여준다. ·단위 분량 확인 ·포장의 밀봉 상태 확인 ·정확한 포장 라벨 확인
식품 산업에서의 응용사례는 여러 생산단계에서 어셈블리 라인 가동 중 오류 가능성 및 포장 결함의 중요성, 프로세스 오류 감소 가능성을 이해하는 데 도움을 준다.
그림 2에 나타낸 것처럼 고기 패티가 용기 내에 적절하게 배치되지 않았다면, 소비자는 결함이 있는 포장을 거부하고, 두 개의 패티 크기가 같으며 시각적으로 명확한 상품을 찾을 것이다.
충진 작업 후, 패키지는 고기가 빨리 부패되거나 오염되는 것을 방지하기 위해 수축 포장기계로 밀봉된다. 소비자는 수축 포장에 결함이 있는 고기 패키지는 고기가 오염되었을 것으로 간주하고 이를 구매하지 않을 것이다(그림 3 참조).
밀봉 결함은 밀봉 장비의 부적절한 온도 제어나 결함이 있는 용기로 인해 발생한다. 외부로 노출된 고기는 충진 장비의 유지보수가 필요함을 나타낸다.
머신비전 시스템으로 생성된 데이터는 예방적 유지보수를 위해 사용될 수 있으며, 공정 제어를 개선할 수 있다.
밀봉 작업을 거친 패키지는 라벨링 머신으로 이송되며, 2개의 각기 다른 라벨이 부착된다. 라벨 오류 검사는 품질 제어에 있어 중요한 위치를 차지한다. 라벨 오류는 미국에서 발생되는 식품 리콜의 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 미국 FDA(Food and Drug Administration)가 주목하는 사안이기도 하다.
라벨링 과정에서 발생하는 오류는 그림 4를 통해 살펴볼 수 있다. 라벨 오류는 철저히 검증해야 한다. 일례로 땅콩이 함유된 제품에 땅콩 미함유 라벨이 부착될 경우, 이로 인해 소비자들의 건강에 위험을 초래할 수 있다.
2. 제약 및 의료기기 응용사례 그림 5는 이력관리 애플리케이션으로, 소프트 플라스틱 IV 백의 배치 코드(Batch Code)를 검증하기 위해 OCR(Optical Character Recognition)을 이용한다. 부품이나 제품 코드를 인식함으로써 생산 설비 및 공급망 전반에 걸쳐 부품을 추적할 수 있다.
이러한 응용사례에 사용되는 비전시스템은 숫자 및 문자를 인식하는 것은 물론, 잘 구겨지는 포장 백으로 인해 발생하는 모양의 작은 변화도 포착할 수 있도록 트레이닝되었다. 모양의 사소한 변화까지 대응하는 것은 사람의 두뇌로는 잘 처리될 수 있지만, 컴퓨터에게는 도전적인 과제다.
OCR 및 머신비전을 통해 이력관리를 향상시키기 위해 코그넥스는 일반적인 인쇄 변형까지 처리하면서도 높은 판독률을 제공하는 OCRMax를 개발했다. 배치 코드는 생산 시작단계에서 작업자에 의해 비전 시스템에 입력되거나 PLC(Programmable Logic Controller)에서 비전시스템으로 내려받을 수 있다.
3. 자동차 제조 자동차 산업은 머신비전을 애용하는 분야 중 하나다. 특히 파워트레인과 브레이크 그리고 에어백 등 안전장치의 엄격한 품질관리 준수 및 부품의 이력관리에 사용하고 있다.
자동차 생산라인에서는 보통 오류 검증 및 이력관리를 위해 설치된 수백 개의 비전시스템과 ID 리더기를 볼 수 있다. 이와 동시에 대부분의 어셈블리 작업은 여전히 수작업으로 이뤄지고 있다. 이 경우, 머신비전은 작업자의 오류를 확인하는데 사용된다.
그림 6은 2개의 나사와 2개의 너트로 구성된 작업자에 의해 조립된 부품 영상을 검사하기 위해 어떻게 머신비전이 사용되었는지를 보여준다. 검사를 통해 나사가 완전히 삽입되었는지, 너트는 올바르게 설치되었는지 확인한다.
결론 앞서 살펴본 간단한 사례들은 머신비전의 보다 강력한 기능을 예상할 수 있는 단서의 일부에 불과하다. 만약 머신비전 검사를 기능적 수준에서 전략적 사용으로 전환한다면, 단순히 결함 부품을 확인하는 것 이상의 혜택을 얻을 수 있다. 수집한 결함에 대한 데이터를 통해 생산라인의 성능 문제를 식별 및 개선할 수도 있다.
오늘날 머신비전 시장은 복잡한 검사 애플리케이션도 쉽게 달성할 수 있게 되었다. 뛰어난 렌즈 및 필터를 사용할 수 있는 카메라, 조명 및 광학장치의 발전과 사용이 편리한 포인트 & 클릭 애플리케이션 개발환경을 통해 머신비전 전문가가 아니더라도 머신비전으로 검사를 수행할 수 있다.
