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사출 성형 및 판금 부품에 대한 AI 육안 검사

2026-10-22

AI 기반 시각 검사는 생산 부품의 긁힘, 찍힘, 압력 자국, 색상 편차, 버 등 화장품 결함을 판단하도록 훈련된 머신 비전 시스템으로, 인간 작업자가 표면을 응시하고 합격 또는 불합격을 결정하는 것에 대한 의존도를 대체합니다. Ocean Century에서는 자동차 및 가전 OEM 프로그램을 위한 부품을 생산하는 사출 성형 및 판금 라인 전반에 걸쳐 점진적으로 확장되고 있습니다. CMM 또는 레이저 스캐닝과 같은 치수 검증을 대체하지는 않으며, 이러한 방법으로는 다룰 수 없는 간극, 즉 보이는 표면이 올바르게 보이는지 여부를 다룹니다.

외관 검사가 제어하기 가장 어려운 이유는 무엇인가

화장품 결함은 치수 결함과 다르게 작동합니다. 치수는 공차 범위 내에 있거나 그렇지 않습니다. 냉장고 문 패널에 4mm 긁힘이 있다고 해서 이분법적인 답이 있는 것은 아닙니다. 어디에 있는지, 빛을 어떻게 반사하는지, 누구의 교대 근무에서 발생했는지, 누가 보고 있는지에 따라 달라집니다.

우리 환경에서는 어려움이 가중됩니다. 가전제품 및 자동차 부품은 고품종, 저중량에서 중량의 생산량으로 까다로운 화장품 표준을 가지고 있습니다. 빈번한 제품 변경은 작업자가 다음 부품 번호에 대해 "허용 가능한 것이 무엇인지"를 끊임없이 다시 배워야 함을 의미합니다.

결함 분류

사출 성형 부품

판금 / 스탬핑 부품

표면 손상

취급으로 인한 긁힘, 흠집, 마모

긁힘, 공구 자국, 취급 손상

형상 결함

싱크 마크, 흐름선, 용접선, 플래시/버

찍힘, 프레스 자국, 변형, 가장자리 버

색상 / 마감

색상 편차, 은색 줄무늬, 연소 자국

분체 도장 후 불균일한 코팅, 오렌지 필, 색상 변화

오염

검은 반점, 이물질, 오일 잔류물

기름 얼룩, 잔류물, 녹 얼룩

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수동 시각 검사가 실패하는 세 가지 방법

AI가 무엇을 하는지 논의하기 전에 수동 설정에서 정확히 무엇이 잘못되는지 명명할 가치가 있습니다. 이 세 가지 실패 모드는 업계 전반에서 우리가 본 대부분의 화장품 누락을 차지합니다.

1. 피로. 인간 검사 정확도는 교대 근무 중에 측정 가능하게 저하됩니다. 이것은 훈련 문제나 성실성 문제가 아니라 생리적인 문제입니다. 지속적인 시각적 검사를 몇 시간 동안 하면 주의력이 단순히 떨어집니다.

2. 일관성 없는 기준. 두 명의 작업자 또는 다른 기분의 동일한 작업자는 동일한 경계선 결함을 다르게 판단합니다. 이는 배치 간 변동을 생성하며, 이는 부품이 동일한 기계에서 나왔음에도 불구하고 공급업체 불일치로 수신 검사에서 보입니다.

3. 사용 가능한 추적성 없음. 종이 기록이 스테이션에 흩어져 있으면 결함, 특정 기계 설정 및 당시 특정 금형 또는 다이 조건 간의 연결이 없습니다. 근본 원인 분석은 추측이 됩니다.

이것이 예방 기반의 품질 시스템이 존재하는 이유입니다. IATF16949에 따라 목표는 결함을 허용하는 조건을 제거하는 것이지, 다운스트림에서 더 많은 결함을 포착하는 것이 아닙니다. 수동 시각 검사는 위의 세 가지 실패 모드와 싸우며 각각에 대해 패배합니다.

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중요한 경계: 치수 계측학이 볼 수 없는 것

Ocean Century는 이미 DFM 검토 및 CAE 시뮬레이션과 함께 CMM 및 레이저 스캐닝으로 부품을 검증하고 있습니다. 이것들은 치수 도구이며, 그들은 하는 일에 탁월합니다. 즉, 부품이 도면에 ±0.05mm 이내로 일치하는지 확인하는 것입니다.

하지만 CMM 프로브는 부품의 보이는 표면에 고객이 알아차릴 긁힘이 있는지 알려줄 수 없습니다. 이것이 시각 검사가 채우는 특정 간극입니다. 두 도구 모두 필요하며, 어느 것도 다른 것을 대체하지 않습니다.


치수 검증 (CMM, 레이저 스캐닝)

AI 기반 시각 검사

답변

도면과 일치합니까?

보이는 표면이 올바르게 보입니까?

표준

객관적, 수치적

승인/거부 샘플에서 학습됨

일반적으로 포착되는 결함

허용 오차 초과 특징, 뒤틀림

긁힘, 찍힘, 색상 편차, 버, 오염

생성된 기록

측정 보고서

이미지 연결 합격/불합격 이력

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작동 방식: 라인에서 제로 코드 모델 구축

제로 코드는 말 그대로 코드를 작성하거나 알고리즘 엔지니어를 기다릴 필요 없이 검사 모델을 구축하고 재훈련하는 것을 의미합니다. 라인 품질 직원은 짧은 교육 기간 후 결함 샘플을 수집하고, 모델을 훈련하고, 배포하고, 직접 실행할 수 있습니다.

이 단일 속성은 시스템이 고품종 환경에서 상업적으로 실행 가능한지 여부를 결정합니다.


수동 검사

AI 기반 검사

기준 시행

개별 판단이 다름

모든 부품에 동일하게 실행되는 하나의 표준

주의력

교대 근무 중에 저하됨

일정함

새 부품 번호에 대한 모델 업데이트

검사관 재훈련

작업자가 로컬에서 모델 재훈련

전문가 의존도

없음, 그러나 일관성 없음

초기 설정만 필요

기록

흩어진 종이 항목

각 검사 이벤트에 연결됨

추적성

약함

근본 원인 작업을 위한 결함 이력 사용 가능

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제3자 검토: 관행에 대한 외부 확인

위에 설명된 관행 - "제조에서 외관 품질 검사의 제로 코드 기반 지능형 업그레이드" - 는 두 라운드의 전문가 검토 후 2026 CCF 기업 디지털화 개발 사례 컬렉션에 선정되었습니다.

CCF (China Computer Federation)는 중국의 주요 컴퓨팅 전문 학회입니다. 기업 디지털화 사례 프로그램은 전략적 포지셔닝, 조직 지원, 기술 혁신, 응용 결과 및 지속적 개선의 다섯 가지 차원에 걸쳐 평가되는 세 가지 기준 - 발전성, 실용성 및 복제 가능성 - 에 따라 선정됩니다.

구매자에게 유용한 신호는 인정 자체가 아닙니다. 복제 가능성 기준이 충족되었다는 것입니다. 즉, 검토자들은 이 접근 방식이 원래 라인뿐만 아니라 다른 제조 맥락으로도 이전될 수 있다고 결론 내렸다는 것입니다. 이것은 귀하의 구성 요소에 적용될지 여부를 평가할 때 귀하가 묻는 것과 동일한 질문입니다.

출처 참고: 이 사례는 우리 그룹 내 자매 회사인 Qingdao Victory Plastic Co., Ltd.가 공동으로 제출했습니다. 사례 이름과 이러한 개체는 공개적으로 사용 가능한 CCF 사례 목록에 나타납니다. 설명된 검사 관행은 가전 사출 성형 및 판금 부품을 생산하는 그룹 생산 라인에서 실행되며, Ocean Century는 수출 OEM 프로그램을 지원하는 라인 전반에 걸쳐 점진적으로 확장하고 있습니다.

검사를 넘어: 작업장 전반의 AI 에이전트

시각 검사는 가장 눈에 띄는 응용 분야이지만, 더 넓은 프로그램 내에 있습니다. 지난 한 해 동안 수십 개의 작업별 AI 에이전트가 구축되어 현재 생산, 품질, 데이터 관리 및 안전 전반에 걸쳐 일상적으로 운영되고 있습니다. 각 에이전트는 단일 대규모 시스템으로 조달되는 것이 아니라 특정 현장 문제에서 개발되었습니다.

시나리오

반복되는 고충점

현재 실행 중인 것

실질적인 효과

장비 시운전 교육

신규 직원은 선임 작업자로부터 사출기 설정만 학습하며, 준비 시간이 느립니다.

시운전 방법 및 매개변수 표준을 쿼리 가능한 에이전트에 캡처

신규 작업자는 설정 질문에 대해 셀프 서비스를 제공하며, 선임 직원은 기본 사항을 반복하는 데 시간을 덜 보냅니다.

생산 데이터 원장

수동 입력 및 교차 확인; 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

에이전트가 원장 컴파일, 데이터 비교 및 비용 분석을 자동 처리합니다.

몇 시간 걸리던 작업이 몇 분 안에 완료되며, 조정 오류가 줄어듭니다.

교대 근무 인계

불완전한 인계 양식; 장비 문제 및 이상 징후 누락

인계 양식을 자동 검토하고 점수 매깁니다.

더 완전한 기록; 장비 문제가 조기에 발생합니다.

품질 - 검사 기록

초도품 및 순찰 기록이 흩어져 있음; 검사 누락 위험

FAI 및 순찰 기록의 에이전트 지원 검증

검사 누락 감소; 명확한 기록 이력

안전 검사

위험 보고서는 보고서에 있으며 해결 워크플로우에는 없습니다.

위험 제출을 집계하고, 문제 유형을 분류하고, 소유자와 마감일을 할당합니다.

문서화가 아닌 폐쇄 루프 후속 조치

한 작업장 댓글이 어떤 지표보다 교대 근무를 더 잘 포착했습니다. "원장을 에이전트에 넘겨 반복적인 교차 확인을 제거했습니다. 눈에 띄게 빨라졌습니다."

이 프로그램은 두 가지 의도적인 선택으로 형성되었습니다. 첫째, 기업 전체 롤아웃이 아니라 단일 고충점 시나리오에서 시작했습니다. 모든 배포는 실제로 누군가가 불평하는 것을 해결해야 했습니다. 둘째, 도구를 사용하는 사람들이 생존 여부를 결정했습니다. 배포가 아닌 채택이 수락 기준이었습니다.

OEM 프로그램에 대한 의미

조달 결정에 영향을 미치는 결과로 번역:

더 일관된 합격/불합격 결정. 동일하게 적용된 하나의 학습된 표준은 수신 검사에 도착하는 배치 간 변동을 줄입니다.

스테이션에서 발견되는 결함, 귀하의 수신 도크에서가 아닙니다. 다운스트림에서 발견된 모든 것은 이미 운송비, 세관 및 귀하의 라인 시간을 흡수했습니다.

사용할 수 있는 기록. 분쟁이 발생하면 특정 부품에 연결된 검사 이력이 경쟁적인 의견 대신 근본 원인 논의를 지원합니다.

귀하에게 비전 하드웨어 투자가 필요하지 않습니다. 모델 구축 및 유지 관리는 당사 팀이 당사 라인에서 처리합니다. 이것은 귀하가 자금을 조달해야 하는 자본 항목이 아닙니다.

부품 번호가 변경될 때 더 빠른 응답. 제로 코드 재훈련은 새로운 참조가 긴 시운전 주기를 다시 시작하지 않음을 의미합니다.

그리고 정직한 현재 상태는 이 관행이 가전 사출 성형 및 판금 부품을 생산하는 그룹 라인에서 실행되고 있으며, 수출 OEM 프로그램을 처리하는 라인 전반에 걸쳐 점진적으로 확장되고 있다는 것입니다.

자주 묻는 질문

Q: 사출 성형 부품에서 AI 시각 검사가 감지할 수 있는 화장품 결함은 무엇입니까?

A: 긁힘, 싱크 마크, 흐름선, 용접선, 플래시 및 버, 은색 줄무늬, 연소 자국, 색상 편차, 검은 반점 및 표면 오염. 모델은 특정 부품의 승인 및 거부 샘플로 훈련되므로 감지 기능은 설정 중에 부품 번호별로 정의됩니다.

Q: AI 검사가 CMM 및 치수 검증을 대체합니까?

A: 아니요. 치수 검증은 부품이 도면과 일치하는지 확인합니다. AI 시각 검사는 보이는 표면이 화장품적으로 허용 가능한지 여부를 판단합니다. 둘 다 필요하며, 어느 것도 다른 것을 대체하지 않습니다.

Q: 이것을 특정 구성 요소에 적용할 수 있습니까?

A: 신경 쓰이는 결함이 시각적으로 구별 가능하고 허용 가능한/거부된 샘플을 제공할 수 있다면, 대부분의 경우 그렇습니다. 표면 마감 및 형상은 실현 가능성에 영향을 미칩니다. 깊은 움푹 들어간 부분이나 매우 반사적인 마감은 더 어렵습니다.

Q: 잘못된 거부는 어떻게 처리됩니까?

A: 모든 비전 시스템은 일부 잘못된 호출을 생성합니다. 운영상의 절충점은 부품별로 설정됩니다. 누락을 최소화하기 위해 조이거나 불필요한 거부를 최소화하기 위해 느슨하게 합니다. 귀하의 제품이 해당 곡선에서 어디에 위치하는지는 귀하와 함께 결정하는 것이며, 검사 계획에 문서화되어야 합니다.

Ocean Century 소개

Ocean Century (Qingdao) Industrial Co., Ltd.는 2000년에 설립된 맞춤형 정밀 제조업체로, 금형 설계, 금속 가공, 사출 성형, CNC 가공, 용접, 표면 처리, 및 조립에 이르는 원스톱 서비스를 제공합니다. 우리는 2000개의 스탬핑 프레스(45T-630T), 12개의 자동 로봇 스탬핑 라인, 142개의 사출 성형기(50T-1850T), 3개의 대형 정전 분체 도장 라인을 운영하며, 플라스틱 및 금속 부품 모두에 대해 월간 총 생산 능력이 1,000,000개 이상입니다.

우리는 ISO9001 및 IATF16949 인증을 받았으며, RoHS 및 REACH 규정을 준수하며, Haier 및 Geely를 포함한 글로벌 브랜드를 서비스합니다.

품질 역량: DFM 검토 · CAE 시뮬레이션 · PDCA 기반 교차 기능 주문 계획 · CMM 검증 · 레이저 스캐닝 검사 ·