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눈에 보이는 것을 넘어: 곡면 강철 연료 탱크의 결함 없는 자동 검사

Time : 2025-10-18

페인트 코팅이 본체 강판을 완성된 부품으로 바꾸기 전에, 금속 표면은 완벽해야 합니다. 연료탱크와 같은 부품 제조업체의 경우 도장되지 않은 강철 연료탱크 에서 미세한 스크래치, 작은 흠집 또는 불규칙한 샌드페이퍼 자국이 있으면 절대적으로 용납될 수 없습니다. 이러한 결함은 용접이나 도장과 같은 후속 공정에 문제를 일으킬 수 있으며 궁극적으로 제품의 품질과 내구성에 영향을 줄 수 있습니다.

문제는 크고 굽은 형태이며 종종 반사성이 강한 금속 표면을 검사하는 작업은 인간 검사원뿐 아니라 단순한 카메라 시스템에게도 악몽과 같습니다. 이 과제는 현대적인 정밀성과 제어 능력이 가장 적합합니다. 기계 비전 .

 

불가능한 검사: 굽은 강판이 수작업 검사를 통과하지 못하는 이유

굽은 형태의 도장되지 않은 강판 탱크를 수동으로 검사하는 것은 거울로 둘러싸인 홀에서 바늘을 찾는 것과 같습니다. 이 검사에는 극복하기 어려운 어려움이 존재합니다.

극심한 반사 및 눈부심: 도장되지 않은 강판은 매우 반사율이 높습니다. 일반적인 천장 조명만으로도 눈부신 햇빛 반사와 착광이 발생하여 얕은 긁힘과 같은 미세한 표면 결함을 쉽게 가리게 됩니다.

곡률로 인한 복잡성: 곡면의 각도 변화는 관찰자에게 반사되는 빛의 방식을 끊임없이 변화시킵니다. 한 각도에서는 보이는 결함이 다른 각도에서는 사라지며, 이로 인해 검사의 사각지대와 불일치가 발생합니다.

미세한 결함: 샌드페이퍼 자국, 얕은 공구 긁힘, 작은 디딤 등은 모두 신속한 수동 점검 시에 쉽게 놓칠 수 있는 미세한 결함이지만, 품질 보증에는 매우 중요합니다.

복잡한 기하학적 표면에서 이러한 미세한 결점을 신뢰성 있게 식별하기 위해선 검사 시스템이 조명을 완전히 제어할 수 있어야 합니다.

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기계 비전 설계: 제어된 조명과 계산된 그림자

곡면 및 반사성 표면을 검사하는 핵심은 착광을 제거하고 결함의 미세한 표면 형상을 활용하는 특수 조명 기술에 있습니다.

1. 확산광으로 눈부심 극복하기 (돔 조명)

작은 돌기나 미세한 오목함 넓은 표면의 물결 모양 변형과 같은 더 큰 형태적 결함을 검출하기 위해 시스템은 종종 확산 조명 을 사용하며, 일반적으로 대형 돔 조명을 활용합니다.

어떻게 작동하는지: 돔 조명은 흐린 날씨와 마찬가지로 모든 각도에서 부드럽고 균일한 빛으로 전체 표면을 비춥니다. 이를 통해 선명한 그림자와 번쩍이는 거울 반사(눈부심)를 제거할 수 있습니다.

어떤 것을 보여주는가: 표면 각도를 변화시키는 오목한 부분은 부드러운 빛이 카메라 쪽으로 약간 반사되게 하여, 약간 어두운 색조를 띠며 매끄럽게 정의된 특징으로 나타납니다. 이러한 미세한 대비를 통해 소프트웨어는 오목부를 정밀하게 매핑할 수 있습니다. 더 적어 빛을 다시 반사시켜

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2. 어두운 배경에서 질감 강조하기

미세한 질감의 결함, 예를 들어 스크래치 그리고 샌드페이퍼 자국 의 경우 가장 효과적인 기술은 낮은 각도의 어두운 배경 조명입니다.

어떻게 작동하는지: 빛을 매우 낮고 평면에 가까운 각도로 표면에 비추게 됩니다. 매끄럽고 결함이 없는 표면에서는 이 빛이 카메라 렌즈 방향으로 반사되지 않고 벗어나기 때문에, 카메라 시야는 대부분 어둡게 나타납니다.

어떤 것을 보여주는가: 스크래치나 샌드페이퍼 자국과 같은 미세한 표면 요철(표면의 미세한 파손)이 빛을 가로챌 경우, 이들은 작은 프리즘처럼 작용하여 산란 시켜 직접 카메라 렌즈 안으로 빛을 퍼뜨립니다. 이로 인해 결함은 완전히 어두운 배경 위에 밝고 뚜렷한 선으로 나타나며, 가장 미세한 스크래치라도 절대 놓치지 않게 됩니다.

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이미지에서 신뢰성까지: AI의 역할

광학 시스템이 고대비 이미지를 제공하지만, 최종 판단은 지능형 소프트웨어에서 이루어집니다. 카메라가 밝은 영역과 어두운 영역의 이미지를 캡처한 후, 고급 AI 및 딥러닝 알고리즘 이 작동합니다:

특징 추출: 소프트웨어는 이미지를 필터링하여 배경 잡음에서 밝은 선(스크래치)과 어두운 영역(휨)을 분리합니다.

분류: AI는 깊은 스크래치나 공구 흠집과 같은 중대한 결함과 미세한 유동 라인 또는 허용 가능한 금형 자국과 같은 무해한 아티팩트를 구분하도록 학습됩니다.

결함 맵핑: 시스템은 연료 탱크의 3D 모델 위에 있는 모든 결함의 정확한 위치, 크기 및 심각도를 정밀하게 매핑하여 품질 보증 및 재작업을 위한 즉각적이고 실행 가능한 데이터를 제공합니다.

이 전체 과정은 수 밀리초 안에 완료되며, 인간 검사로는 신뢰성 있게 보장하기 어려운 더 높은 수준의 품질 기준을 충족시킵니다.

 

품질을 최적화하십시오. 결함은 제로로.

원자재의 품질이 최종 제품의 품질을 결정합니다. 도장되지 않은 곡면 금속을 다루는 요구 조건이 높은 응용 분야에서는 일관성 없는 수동 검사를 의존하는 것이 귀하의 비즈니스가 감수할 수 없는 위험입니다. 특수 조명과 지능형 소프트웨어를 활용하는 머신 비전(machine vision)은 확장 가능하고 객관적이며 정밀한 솔루션을 제공합니다.

보이지 않는 결함으로 인해 제품의 완전성이 저하되지 않도록 하십시오.

머신 비전 전문가에게 오늘 문의하여 도장 전 공정에 자동 검사 시스템을 통합하고 모든 곡면에서 완벽한 품질을 보장받으세요.

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