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[IT뉴스]트윔, 자동차 금속부품 AI 검사장비 수주…난반사·가성불량 동시 해결
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-05-18 09:07:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">치산, 치면, 내경, 이종품 총 4가지 검사 적용… AI 기반 정밀 판정·택타임 3초 구현</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="PSQbKDsAIo"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="099c8945255ad4e45cfa7f14667029bf2299b4a4c1e61900a9a267b9eee86601" dmcf-pid="QvxK9wOcmL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="설비 제작 전 가상 컨셉 이미지(사진 제공: 트윔)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/etimesi/20260518090228407eitc.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="6zwog53Gwg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/etimesi/20260518090228407eitc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 설비 제작 전 가상 컨셉 이미지(사진 제공: 트윔) </figcaption> </figure> <p contents-hash="116297e6b1a223ac2f29e066d65e8a30c8b4c84b268135c2715e1247614a834a" dmcf-pid="xTM92rIkmn" dmcf-ptype="general">AI 머신비전 전문기업 트윔 은 자동차 금속부품 검사 공정에 적용되는 AI 비전 검사장비를 수주했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="748f693ff846d348f1c8a7132a10dfd97b1ffa508c26b69e3b323b152dafecdd" dmcf-pid="ykq1tigRDi" dmcf-ptype="general">이번 프로젝트는 자동차 및 구동모터 산업에서 중요성이 높아지고 있는 웜기어(Worm Gear) 치면(Gear Tooth Surface) 검사 공정을 대상으로 추진됐다. 전기차 및 고효율 구동 시스템 확대와 함께 기어 부품의 정밀도와 품질 안정성 요구 수준이 높아지면서 AI 기반 검사 수요도 확대되고 있다.</p> <p contents-hash="72860ed25903d8ac66470043630374a71f351005347b47042cde010b36ae988a" dmcf-pid="WEBtFnaemJ" dmcf-ptype="general">금속부품 검사는 난반사가 심한 소재 특성과 가공결(Tool Mark) 영향으로 인해 실제 결함과 정상 패턴을 구분하기 어렵다는 한계가 있다. 기존 룰(Rule) 기반 검사에서는 미세 스크래치까지 불량으로 인식하는 가성불량(False Reject)이 빈번하게 발생했으며, 육안검사 역시 작업자별 판정 편차 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.</p> <p contents-hash="73e79816d14450d6fd74c376bc912ccee0d969e37a5568ddb364cee54b2009a1" dmcf-pid="YDbF3LNdwd" dmcf-ptype="general">또한 기존 검사 공정은 치산(Gear Tooth Top) 중심의 제한적인 검사만 가능해 치면 내 미세 결함 검출에 한계가 있었고, 검사 택타임(Tact Time)도 6~8초 수준에 달해 생산성 개선 요구가 이어졌다.</p> <p contents-hash="53a1daf755e1737a5ba6dac99ac857f4f43a2a1936ce74eb35c5a7f26d131989" dmcf-pid="GwK30ojJwe" dmcf-ptype="general">트윔은 이번 프로젝트에 AI 딥러닝 기반 비전 검사 솔루션과 2배열(Parallel) 물류 시스템을 적용했다. 기존 치산 중심 검사에서 치면(Gear Tooth Surface) 전체 검사로 범위를 확대했으며, AI 기반 판정 기술을 통해 가공 흔적과 실제 불량을 구분해 가성 불량을 최소화했다.</p> <p contents-hash="e6c2aeb13bfce3b8089b8fa98a19baf2b306c5d693864bc17f5210ab7e58334e" dmcf-pid="Hr90pgAisR" dmcf-ptype="general">특히 금속 표면 특유의 난반사 환경에서도 실제 결함만을 안정적으로 검출할 수 있도록 AI 알고리즘과 조명 기술을 고도화한 점이 차별화 요소라고 회사 측은 설명했다. 트윔은 금속부품 검사 레퍼런스를 기반으로 축적한 데이터와 딥러닝 기술을 활용해 표면 찍힘, 크랙 등 주요 결함 검출 신뢰성을 높였다고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="09809a06e72155f923bc9844d7e8dc5a41c778a26ef3e54d65f87db0d7cc9771" dmcf-pid="Xm2pUacnmM" dmcf-ptype="general">생산성 개선 효과도 확보했다. 트윔은 기존 1열 방식의 검사 구조를 2배열 구조로 변경해 검사 택타임을 3초 수준으로 구현했다. 기존 6~8초 수준 공정을 절반 이하로 단축하면서 동일 시간 기준 생산 처리량을 높였으며, 기존 2대 운영 기준의 검사 공정을 1대 수준으로 대응할 수 있는 생산 효율성도 확보했다.</p> <p contents-hash="048d07e899361e919fe8d8d2f4390e7bce081c92b8b343f519e3dc83cb25a128" dmcf-pid="ZsVUuNkLEx" dmcf-ptype="general">트윔 관계자는 “이번 프로젝트는 금속부품 검사 공정에서 지속적으로 제기돼 온 난반사와 가성불량 문제를 개선한 사례”라며 “향후에도 AI 기반 검사 기술을 통해 자동차 금속부품 산업의 품질 안정성과 생산 효율 향상에 기여해 나갈 계획”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="5073ac6b355f2de69ac7d818f6bc36ec34e99a647b667d50078083e73519e083" dmcf-pid="5Ofu7jEosQ" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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