육안으로 장비, 제품 및 자재를 검사하는 것은 가장 오래되고 간단한 형태의 비전 검사입니다. 이는 표면 수준의 결함을 감지하는 데 효과적이기 때문에 오늘날에도 제조, 에너지 산업 및 의료 분야에서 사용되고 있습니다.

디지털 이전 시대에는 검사관이 육안으로, 때로는 조명이나 돋보기와 같은 매우 간단한 도구를 사용하여 결함을 식별하도록 훈련받았습니다. 휴대용 고품질 카메라와 드론의 발전으로 비전 검사는 새로운 단계로 발전했습니다.

오늘날 기업은 기계, 제조된 제품 및 기타 물리적 운영 측면의 디지털 이미지와 비디오를 수집하여 비전 검사를 수행합니다. 비디오 영상 및 이미지를 사용한 검사는 원격 위치에서 실시간으로 수행하거나 이미지를 수집하는 카메라가 회수된 후 나중에 검토할 수 있습니다.

인공 지능(AI)을 사용하는 소프트웨어는 오늘날 비전 검사 자동화에도 사용됩니다. 컴퓨터가 이미지를 판독하고 허용 가능한 기준을 충족하는지 판단하도록 '학습'함으로써 기업은 비전 검사 프로세스를 자동화하여 시간을 절약하고 때로는 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이는 풍력 터빈 상단의 부식을 식별하는 것부터 제품의 전자 장치 내 결함이 있는 커넥터를 식별하는 것까지 다양하게 활용됩니다.

AI를 비전 검사 시스템에 통합한 한 가지 예로는 자동차 산업이 있습니다. 오늘날 자동차 제조업체는 이미지와 딥 러닝을 사용하여 생산 공정 초기에 결함을 빠르고 일관되게 식별합니다.

지능형 비전 검사라고도 하는 이 기술을 통해 조직은 광범위한 환경에서 더 빠르고 정확하며 비용 효율적으로 검사를 수행할 수 있습니다. 기업은 기계를 사용하여 비전 테스트를 수행함으로써 위험 지역과 저장 탱크와 같은 밀폐된 공간에 사람이 접근하지 못하도록 하여 비전 검사의 이점을 희생하지 않고도 작업자의 안전을 보호할 수 있습니다.

비전 검사는 비파괴 검사(NDT)의 한 형태입니다. 검사자는 비파괴 방법을 사용하여 시스템 또는 구성 요소를 영구적으로 변경하지 않고도 평가할 수 있습니다.  NDT에는 비전 검사 외에도 배기가스, 방사선 사진, X선 및 적외선, 초음파 검사와 같은 검사 기법이 포함됩니다.

NDT는 제조 또는 산업 운영에서 자주 사용되는 용어입니다. 그러나 다른 여러 산업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 골절 여부를 확인하기 위한 엑스레이 촬영이나 교정자가 문서를 검토하고 수정이 필요한 오류를 표시하는 것도 NDT의 한 유형입니다.

비전 검사는 표면만 보기 때문에 조직에서는 다른 검사 방법과 이를 함께 사용하는 경우가 많습니다.

모든 산업과 조직에는 비전 검사를 수행하기 위한 자체 프로세스가 있습니다. 하지만 비전 검사 워크플로에는 비전 검사 프로세스 전반에서 흔히 발견되는 공통점이 있습니다. 이는 다음과 같습니다.

• 검사가 필요한 모든 장비, 재료, 제품 및 인프라를 식별합니다.
• 검사를 트리거할 조건을 정의합니다.
• 무엇이 결함을 구성하는지에 대한 명확한 지침을 만듭니다.
• 이러한 검사를 얼마나 자주 수행해야 하는지 기록합니다.
• 결함 및 다운타임이 감지되면 이를 보고, 문서화 및 처리할 수 있는 수단을 마련합니다.
• 유지 관리 체크리스트에 비전 검사를 통합합니다.

프로세스가 확립되면 조직은 다음과 같은 다양한 방법을 사용하여 비전 검사를 수행할 수 있습니다.

• 무작위 샘플링. 품질 검사는 무작위로 선택된 제품 또는 물리적 자산에 대해 수행됩니다. 제조업에서는 생산 라인에서 제품에 명백한 시각적 결함이 있는지 바로 검사하는 경우가 많습니다. 
• 완전 수동 샘플링. 모든 제품은 결함 식별을 위해 교육을 받은 담당자가 수동으로 검사합니다. 이것은 안전 정책, 인체 공학적 장비 및 적절한 도구가 수반되어야 하는 반복적인 작업으로 육체적으로 힘든 작업일 수 있습니다.
• 원격 비전 검사(RVI). 원격 카메라, 엣지 기술 및 드론을 사용하여 멀리서도 안전하게 장비를 관찰할 수 있습니다. 이 검사 솔루션은 실시간으로 수행할 수도 있고, 연결이 문제가 될 수 있는 원격 지역에서는 이미지를 검색하여 나중에 분석하는 방식으로 검사를 수행할 수도 있습니다.
• 자동화된 비전 검사. 카메라, 이미지 처리 방법, 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 실시간으로 제품을 검사합니다. 팀이 검사 장비를 현장으로 가져오는 RVI와 달리, 자동화된 비전 검사는 일반적으로 한 곳에서, 현장에서 수행됩니다.

비전 검사는 품질과 안전을 보장하기 위해 수년 동안 사용되어 왔습니다. 또한 다음과 같은 이점도 있습니다.

• 비용 절감: 결함을 최대한 빨리 파악하여 결함이 있는 제품을 폐기하는 데 드는 비용을 줄이거나, 수리가 필요한 자산을 더 빨리 파악할 수 있습니다.
• 안전: RVI는 유해할 수 있는 환경에서 결함을 식별할 수 있도록 지원하므로 기업이 더 안전하게 비전 검사를 수행할 수 있습니다.
• 최적화: 비전 검사는 빠르고 저렴하며 비집약적인 방법으로 품질을 평가할 수 있습니다. 자동 비전 검사를 사용하면 조직은 수작업 시간을 줄여 검사 프로세스를 더욱 최적화할 수 있습니다.
• 속도: 자동화된 비전 검사를 사용하면 사람 검사자보다 빠르게 검사를 수행할 수 있고 연중무휴 24시간 언제든 검사를 수행할 수 있습니다.
• 정확성: 자동화된 비전 검사는 눈에 띄지 않거나 놓치기 쉬운 사소한 결함을 포착할 수 있기 때문에 사람의 눈으로 검사하는 것보다 더 정확할 수 있습니다.

품질 관리와 안전이 가장 중요한 경우에는 다음과 같은 사용 사례를 포함하여 비전 검사가 필요할 수 있습니다.

• 제조: 자동차, 의약품 또는 반도체를 제조할 때 비전 검사는 제조 현장에서 조립 및 외관 결함을 식별합니다.
• 헬스케어: 의료 기기 제조에서 수술 전 장비 검사에 이르기까지 비전 검사는 환자의 건강과 안전에 매우 중요합니다.
• 에너지: 비전 검사는 광업 및 연료 추출부터 발전에 이르기까지 에너지 산업의 다양한 부문에서 장비의 안전성을 개선합니다.
• 토목 인프라: 공공 안전을 위해 도로, 교량, 터널에 잠재적인 문제가 있는지 검사하는 것은 의무 사항이며, 수개월이 걸릴 수 있고 세세한 부분까지 주의를 기울여야 합니다.

최근까지 비전 검사는 자동화하기 어려운 프로세스였습니다. 컴퓨터는 아직 육안의 수준을 따라잡지 못했습니다. 그러나 최근의 AI 기능 발전으로 인해 자동화된 비전 검사 기능이 더욱 효율적이고 정확해졌습니다.

엔지니어들이 극복해야만 했던 주요 장애물은 컴퓨터가 이미지의 내용을 처리할 수 없다는 것이었습니다. 컴퓨팅 비전은 이 문제를 해결할 수 있도록 했습니다. 이 과정을 통해 컴퓨터는 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 인풋으로부터 의미 있는 정보를 도출할 수 있습니다. 이제 컴퓨터는 이미지를 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 시정 조치를 취하거나 권장 사항을 제시하는 데 사용할 수 있는 데이터 인사이트를 생성할 수도 있습니다. 

다음은 컴퓨팅 비전이 제공하는 몇 가지 기능입니다.

• 이미지 인식: 컴퓨터가 사물, 장소, 사람, 손글씨를 식별하는 등 이미지에서 맥락과 의미를 파악할 수 있게 해줍니다.
• 물체 감지: 이 기술은 이미지 또는 동영상 내에서 물체 주위에 경계를 그려 물체를 식별하고 위치를 파악하여 물체의 컨텍스트 내에서 자세히 살펴볼 수 있도록 합니다.
• 원격 모니터링: 원격 비전 검사와 마찬가지로 원격 모니터링은 사람 또는 AI 기반 기술을 사용하여 이미지 또는 비디오를 통해 물체를 검토하고 검사합니다.
• 예측 자산 관리: 조직은 기계 및 자산에서 데이터를 가져와 자산의 전체 상태를 수명 주기 측면에서 파악한 다음 이 데이터를 활용하여 장애 발생 시기를 예측할 수 있습니다.
• 작업자 안전 경고: 밀폐된 공간이나 기타 통제된 구역 내에서 안전하지 않은 상황이 감지되면 시스템은 작업자에게 잠재적 위험을 경고할 수 있습니다.