BMA 용접 검사 AI 비전 적용 사례
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작성자 voda 댓글댓글 0건 조회조회 86회 작성일작성일 25-12-23 14:53본문
기본정보
고객 요청 사항
기존 룰베이스 검사로는 용접 길이·폭 외 실제 용접 결함 검출에 한계
용접 기공, 결합 불량 등 형상·패턴 기반 결함을 정밀하게 판별할 수 있는 검사 필요
치수 검사와 결함 검사를 함께 관리할 수 있는 통합 검사 및 데이터 관리 체계 구축
용접 기공, 결합 불량 등 형상·패턴 기반 결함을 정밀하게 판별할 수 있는 검사 필요
치수 검사와 결함 검사를 함께 관리할 수 있는 통합 검사 및 데이터 관리 체계 구축
해결 방식
AI 딥러닝 기반 용접 결함 검출 도입
- 용접 결합 상태를 AI 학습으로 분석하여 기공·결합 불량 검출
룰베이스 + AI 검사 적용
- 기존 다포인트 치수 측정(길이·폭)과 AI 결함 검출을 병행
검사 데이터 통합 및 전용 UI 구축
- 룰베이스 비전 검사와 AI 검사 데이터를 통합 관리
- 효율적인 데이터 취합 및 판정 프로세스 구현
- 용접 결합 상태를 AI 학습으로 분석하여 기공·결합 불량 검출
룰베이스 + AI 검사 적용
- 기존 다포인트 치수 측정(길이·폭)과 AI 결함 검출을 병행
검사 데이터 통합 및 전용 UI 구축
- 룰베이스 비전 검사와 AI 검사 데이터를 통합 관리
- 효율적인 데이터 취합 및 판정 프로세스 구현
도입 후 개선 효과
치수 중심의 검사에서 벗어나 실제 용접 품질까지 포함한 정밀 검사 가능
룰베이스로 검출이 어려웠던 미세 용접 결함 검출 신뢰도 향상
검사 결과 일원화로 품질 관리 효율 및 공정 분석 역량 강화
룰베이스로 검출이 어려웠던 미세 용접 결함 검출 신뢰도 향상
검사 결과 일원화로 품질 관리 효율 및 공정 분석 역량 강화

