무선 이어폰 미세 결함 검사

프로젝트 배경

무선 이어폰과 같은 고급 소비자 가전 제조에서 외관 품질은 브랜드 인식에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 그러나 제품의 곡면 기하학적 구조, 고반사 표면 및 단색(종종 순백색) 디자인으로 인해 자동 검사가 매우 어려운 것으로 알려져 있습니다.

도전 과제

고객사는 기존의 2D 머신 비전 솔루션으로 인해 다음과 같은 문제에 직면했습니다.

• 극도로 낮은 대비: 일반적인 단일 광원 조명 환경에서는, 백색 표면 위의 얕은 스크래치나 미세 크레이터가 배경과 거의 구분되지 않아 사실상 검출이 어려웠습니다.

• 특징 혼동: 기존 영상 기반 검사 방식은 무해한 표면 오염(2D 색상 변화)과 실제 물리적 손상(3D 깊이 변화)을 정확히 구분하는 데 한계가 있었습니다. 이로 인해 정상품을 불량으로 판정하는 오검출률이 높게 발생하는 문제가 있었습니다.

솔루션

이러한 한계를 극복하기 위해 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo) 기술을 기반으로 한 고정밀 검사 솔루션을 도입했습니다. 일반적인 이미지 방식과 달리, 본 시스템은 연산 기반 이미징(Computational Photography) 기술을 활용하여 형상 정보와 표면 텍스처를 분리합니다. 이를 통해 색상이나 패턴의 간섭 없이 실제 물리적 결함만을 정밀하게 분석할 수 있습니다.

• 멀티 스펙트럼 및 멀티 세그먼트 조명: 전용 조명 컨트롤러를 통해 서로 다른 조사 각도와 파장에서 멀티 이미지를 고속으로 취득합니다. 이를 통해 다양한 표면 조건에서도 안정적인 데이터 확보가 가능합니다.

• 표면 법선(Surface Normal) 분석: 연속 촬영된 이미지 데이터를 기반으로 알고리즘이 표면 법선 맵(X/Y 방향)을 재구성합니다. 이는 표면의 기울기 맵(Slope Map)을 생성하는 과정으로, 색상이나 패턴의 영향을 완전히 배제하고 물리적 결함만을 효과적으로 분리·검출합니다.

검사 결과

이 솔루션을 통해 복잡한 곡면의 ㎛ 수준의 결함을 뚜렷하게 캡처했습니다.

• 표준 이미징 (왼쪽): 일반 조명 조건에서는 결함이 카메라에 거의 보이지 않아 품질 유출 가능성이 있습니다.

• Photometric Stereo/법선 맵 (오른쪽): 알고리즘 처리 후 배경 노이즈가 필터링되어 결함이 명확하게 드러납니다.

    ◦ 스크래치: 뚜렷한 선형 깊이 특징으로 나타납니다.

고객 가치

본 시스템의 성공적인 도입을 통해 생산 라인에서의 즉각적인 개선 효과가 확인되었습니다.

검출률 향상: 기존에는 검출이 어려웠던 저대비 미세 결함(얕은 스크래치 및 미세 찍힘)을 안정적으로 식별하였습니다.

오검출 감소: 외관상의 오염과 실제 물리적 손상을 정확히 구분함으로써 불필요한 폐기 비용을 절감하였습니다.

높은 적용 확장성: 해당 솔루션은 우수한 유연성을 바탕으로, 충전 케이스, 스마트폰 후면 커버, 정밀 사출 성형 부품 등 다양한 제품에 확대 적용되고 있습니다.