(3D) 카메라 기술을 통한 무-결점 생산을 원하시나요?
소프트웨어-지원 카메라 이미지 평가는 생산 프로세스의 결함들 및 불규칙성들을 조기에 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 이러한 조기 결함 감지는 품질 보증에 중요한 기여를 합니다. 결과적으로, 점점 더 많은 생산 라인에 최첨단 카메라 기술이 장착되어 무-결점 생산에 가까워지고 있습니다.
제품 및 프로세스 품질 향상이라는 목표를 고려할 때, 제조 절차는 지속적으로 변화하고 있습니다. 처리량을 가속화하고 시간과 비용의 강한 압박으로 인한 낭비를 줄이기 위해, 테스트 단계의 자동화에 많은 에너지가 투자됩니다. 인간은 기계의 도움 없이 이러한 목표를 달성하기를 바랄 수 없습니다. 점점 더 많은 품질 보증 기능들이 자동화됨에 따라 필수적이지만 시간과 비용이 많이 드는 실험실 테스트가 "작업 현장에서의 인라인" 제품 검사로 대체되고 있습니다. 이 시나리오에서, 현대 카메라 기술은 이벤트의 흐름에 적극적으로 개입하지 않고 생산이 진행됨에 따라 항상 그리고 거의 모든 위치에서 테스트 객체와 그 특성에 대한 개요를 유지합니다. 이미지 처리와 함께, 카메라 이미지를 사용하면 다양한 장점들과 사용 옵션들이 제공됩니다.
"광학 측정 및 테스트 절차"를 통해 제조 공정에서 초-고속 품질 테스트를 수행하게 할 수 있으며, 마모가 전혀 발생하지 않습니다. 단순한 바코드 리더 대신 산업용 카메라를 사용하면, 코드의 내용을 읽을 수 있을 뿐만 아니라, 코드의 품질, 정렬, 색상, 크기, 주변 환경 등을 결정하고 평가할 수 있습니다. 이는 테스트 기능뿐만 아니라 테스트 품질을 확장하고 품질 보증의 추가적인 자동화를 더 쉽게 만듭니다.
카메라는 수정이 불가능하지는 않지만 어려울 수 있는 후유증을 유발하기 전에 발생한 결함을 조기에 감지할 수 있습니다. 그러나 어떤 카메라 기술이 측정 및 테스트 장비에 적용될 수 있는 엄격한 요구 사항을 충족하고 기계가 자율적인 결정을 내릴 수 있도록 하여, 인간에게 가능한 최상의 도움을 제공하거나 심지어 대체할 수 있나요?
"3D 이미지 처리를 통해, 측정 및 테스트 프로세스의 유연성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다"
현대 3D 카메라 기술을 통해 로봇은 환경을 분석하여 다양한 상황에 자율적으로 대응할 수 있습니다. 게다가 작업 현장에서 객체의 치수와 위치 외에도, 이 데이터를 사용하면 참조 객체와 관련된 편차 또는 결함에 대한 정확한 결론을 도출할 수 있습니다. 이는 "올바른" 제품 구성 요소가 조립되고 있는지 여부를 보여주는 인라인 검사를 통해 가능합니다.
자동차 산업에는 매우 높은 오류 가능성이 있으며, 자동차 산업에서는 생산에 엄청난 수의 변형이 수반됩니다. 고객들은 각자의 사양에 따라 완벽한 자동차를 조립할 수 있습니다. 선택 사항에는 다양한 타이어, 엔진 변형, 섀시 또는 내부 장비가 포함됩니다. 따라서 생산 직원은 특히 잘못된 부품이나 결함이 있는 부품을 설치하기 전에 적절한 시간에 알람을 울리는 자동화 시스템의 이점을 누릴 수 있습니다. 이는 또한 사후 검사에 필요한 노동과 시간, 또는 오류로 인한 생산 중단 시간의 훨씬 더 심각한 위험을 줄여줍니다.
"자동차 구성의 고도의 개별화로 인해 필연적으로 엄청난 범위의 변형이 초래되며, 이는 카메라 기술의 도움 없이는 관리 및 확인이 사실상 불가능합니다."
IDS는 2018년 4월 Stuttgart에서 개최된 품질 보증을 위한 "Control 2018" 국제 무역 박람회에서 "3D 객체 검증"의 예를 시연했습니다. 데모 시스템은 Ensenso N35 3D 카메라로 객체를 재구성한 다음 HALCON 이미지 처리를 사용하여 데이터 비교를 수행합니다. 이를 위해, 생성된 3D 데이터를 참조 모델과 비교하여 편차와 결함을 감지할 수 있습니다. 3D 이미지 처리는 사람의 눈에도 보이지 않는 테스트 객체의 불규칙성을 식별합니다. 제작된 객체의 품질은 Ensenso의 3D 카메라로 초 고정밀 디지털화에 이어 객체 검증을 위한 이미지 처리를 통해 후속 공정 단계에서 상당히 향상될 수 있습니다.
"3D는 2D 카메라 기술을 보완합니다. 각 기술에는 고유한 장점이 있습니다. 2D와 3D의 조합은 생산 오류를 효과적으로 최소화하면서 오늘과 내일의 작업을 수행합니다."
Martin Hennemann 박사에게 3D 기술은 2D 카메라 기술에 대한 유리한 보완책입니다. 이들을 조합하여 점점 더 다양한 기능을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 두 기술들은 각각 특정 어플리케이션에 대한 장점이 있습니다. 3D 데이터를 사용하면, 모양, 표면 구조 또는 공간에서 물체의 위치를 결정할 수 있습니다. 2D 데이터를 사용하면 에지와 색상을 정밀하게 감지하고 마킹을 읽을 수 있습니다. IDS 제어 데모의 경우, 3D 데이터는 객체 비교를 수행하는 데 사용됩니다. 존재하는 모든 부품 코드는 식별에 도움이 될 수 있습니다. 이들은 2D 카메라 이미지로 이상적으로 디코딩됩니다. 또한 자동차 제조업체는 완성된 차체의 간격 치수를 찾고 사양에 대해 정밀하게 테스트하거나 측정하기 위한 최종 검사를 위해 3D 및 2D 기술이 결합된 카메라-기반 검사 방법을 사용합니다. 일반적으로 카메라 기술은 무결점 생산이라는 이상에 접근할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 생산 오류를 효과적으로 최소화하기 위해서는 적용할 테스트 기준에 따라 하나 또는 다른 기술 또는 두 기술들의 조합이 필요할 수 있습니다.
카메라 시스템은 제조 시 매뉴얼 프로세스도 지원합니다. 매뉴얼 워크 스테이션에서 매뉴얼 워크플로우를 모니터링합니다. 이미지 평가는 작업자가 올바른 부품을 선택했는지, 정확한 수의 나사가 장착되었는지 또는 부품이 분실되었는지 여부를 확인합니다. 다운스트림 시스템은 모니터의 청각적 또는 시각적 경고 또는 투사를 통해 작업이 올바르게 수행되었는지 또는 잘못 수행되었는지 여부를 나타냅니다. 이것은 생산 중에 품질 제어 구성 요소를 보장합니다.
카메라 및 생산 기술은 모두 지속적으로 발전을 하고 있습니다. 그러나 각각의 새로운 카메라 기술이 기존의 카메라 기술을 즉시 대체하지는 않습니다. 지난 몇 년 동안 엄청나게 발전한, 새로운 3D 기술은 객체의 다양한 기능들을 표시할 수 있습니다. 이는 새로운 어플리케이션을 가능하게 하고 2D 카메라 기술을 보완하는 역할을 하지만, 이를 대체하지는 않습니다. 카메라는 또한 "단순한" 이미지 전달 기계에서 "스마트한" 적응형 이미지 처리 솔루션으로 끊임없이 진화하고 있습니다. 카메라, 센서, 인텔리전스, 통신 및 다기능성의 올바른 조합을 통해, IDS NXT 플랫폼과 같은 머신-비전 시스템은 2D 및 3D 카메라의 기능을 제공할 뿐만 아니라 품질 보증에서 오류 방지에 중요한 기여를 합니다.
오늘날, 이전과 마찬가지로, 재작업이나 결함이 없는 "완벽한" 생산은 막대한 비용과 최신 기술로도 달성할 수 없는 이상적인 열망입니다. 그러나, 동시에 카메라와 평가 기술의 사용은 무결점 생산이라는 목표를 향해 중요한 걸음을 내딛으려는 모든 조직에 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다.