[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 트윔이 포장 라인 검사 분야에도 소구할 수 있는 AI 비전 검사 솔루션을 선보였다. 트윔은 검사 장비 구축 및 검사 프로그램을 적용하기 위해 고객사가 구축한 룰-기반 비전 검사 시스템을 인공지능(AI) 기반으로 업그레이드 했다. 트윔의 AI 검사 소프트웨어인 MOAI와 기존 사용하던 카메라를 활용했으며, 신규 비전을 적용하기 위해 고객사 환경에 맞는 광학 기구를 개발해 적용했다.

고객사인 C사는 1950년대 국내 최초 설탕을 생산한 이래 지금까지 다양한 조미료를 개발해 판매하고 있다. 

C사는 올리고당 제품 공정 중 캡실링 검사, 앞뒤 라벨지 부착 검사, 일부인 검사 등을 진행하고 있었다. 동일 라인에서 다양한 단량과 제품을 생산하다 보니 생산성 제고를 위해 C사는 유수의 글로벌 비전 검사 제품을 도입했다. 하지만 룰-베이스 검사만으로 구성돼 과검 또는 미검 건이 다수 발생했다. 더군다나 제품이 다양한 만큼 광학 설정도 자주 바꿔야 하는 불편함을 감수하고 있었다. 

이에 C사는 룰-베이스 뿐 아니라 ‘AI 검사’를 적용하기 위해 트윔과 손을 잡았다. 트윔은 자동차 부품, 2차전지, 식음료, 바이오 등 다양한 분야에 맞춤형 AI 검사 솔루션을 공급하고 있다. C사는 트윔이 제품 변경 시마다 광학 변경을 해야 하는 불편함과 검출력 차이가 발생하는 문제를 해소해 주길 원했다.

로고 라벨 위치 정중앙 확인 및 캡씰링 유무 검사

상품의 얼굴인 로고 라벨의 위치는 늘 한결 같은 자리를 잡아야 하는데 미세하게 라벨이 틀어지거나 구겨져 있는 경우가 종종 발견됐다. 육안검사를 대신 할 룰-기반의 검사시스템을 도입했음에도, 기술 한계로 불량을 완벽하게 잡아내지 못했다. 

트윔은 미검 해결과 빠른 검사 속도를 위해 1차적으로 ‘캡’, ‘로고 마크’, ‘라벨’ 3가지를 검출 못할 시 미 부착으로 삼았다. 2차적으로는 캡 씰링 유무를 검출해 양/불량을 판정했다. 3차적으로는 위의 1, 2차에서 통과된 상품을 대상으로 캡과 로고 중점을 이어 중심을 잡고 로고 중점의 선을 그어 각도를 측정해 각도 값을 받은 후 각도 범위를 설정해 양/불량을 판정했다. 그 결과 미세한 차이도 놓치지 않게 됐다. 

전체 상품 모형 검출 및 상품 정보 라벨의 문자열 검사 

후면에 부착될 라벨은 유통기한을 비롯해 상품에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 이 부분은 상품정보를 기호화한 바코드까지 훼손없이 불량이 검출돼야 한다. 

트윔은 1차적으로 라벨을 검출하고, 정상 영역 범위 안에 있는지 여부를 확인해 양/불량을 판정했다. 2차적으로 유통기한의 정보를 받아 비전 검사 장치에서 년, 월, 일을 분류했다. 3차적으로 바코드를 검출 못하면 미 부착으로 판정했다. 마지막으로는 위의 1/2/3차 검사를 통과한 제품을 대상으로 제품 전체 모형을 검출하고 그 모형과 바코드의 중점을 이어 각도 값아 범위를 설정해 양/불량을 판정했다.

HW 조작없이 생산 제품 촬영해 검증 진행

기존의 시스템은 제품 생산 변경 시마다 카메라 위치도 변경해야 했다. 카메라 위치가 달라지면 조명 위치, 밝기, 검사 조건도 매번 바뀌어야 했다. 또, 일부인 검사 시에는 OVR을, 캡 비닐 검사에서는 조명 값에 영향을 받기도 했다. 

트윔은 기존 시스템을 유지한 채 추가로 광학 기기를 가세해 광학 자체도 변경해야 하는 번거로움을 덜었고, 캡 비닐 검사 및 일부인 검사에는 딥러닝 검사를 도입해 년, 월, 일의 단위 인식은 물론 입력 시스템과 비교 가능토록 구현했다. 

프로그램 및 검사 모델 안정화를 위한 현장 대응은 두 달 만에 완료해 신속하게 프로젝트를 마칠 수 있었다. 검사 시간이 줄어듦에 따라 생산성은 높이고 불량률은 낮추는 두 마리 토끼를 잡게 된 것이다. 아울러, 트윔과 함께 인공지능 검사설비 도입을 주도한 고객사 담당자는 해당 프로젝트를 통해 수상(최우수상)의 영예도 안았다.

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