외관 검사에 머신비전을 넣기 전에 정할 것｜조명·지그·NG 정의

이 세 가지를 정하지 않은 채 카메라를 달면 현장에서 무엇이 일어나는가

흔한 순서는 카메라를 사고, 브래킷을 붙이고, 검사 프로그램부터 쓰기 시작하는 것입니다. 그러나 광로가 바뀌고, 워크가 조금 어긋나고, 품질과 공정이 「무엇이 불량인가」를 다르게 말하면, 프로그램을 고쳐도 판정은 안정되지 않습니다. 반도체 패키지 크랙, 웨이퍼 이물, 디스플레이 스크래치처럼 외관이 판정을 가르는 공정에서는, 같은 결함이라도 조명이 바뀌면 완전히 다른 이미지가 됩니다.

외관 결함, 치수 측정, 위치 안내, OCR, 조립 실수 방지, 포장 검사를 현장에서 맡아 온 입장에서 보면, 이 세 칸이 빈 채로 장비를 세우면 현장은 시험 촬영, 임계값 수정, 회의를 반복합니다. 시스템이 안 돌아가는 것이 아니라, 돌린 뒤에 OK/NG를 맡길 사람이 없어집니다. 딥러닝을 검토 중이라면 전제가 더 무겁습니다. 기종 전환, 자재 교체, 교대 이후의 실제 라인 샘플이 규범대로 쌓이지 않았다면 학습으로 들어가지 않는 편이 안전합니다. 실험실 사진은 현장을 대표하지 않습니다.

• 조명이 미정: 주간은 검출되고 야간 교대는 놓친다. 통로등 하나만 바꿔도 오보가 한꺼번에 난다
• 지그가 미정: 같은 워크를 두 번 찍으면 위치가 달라 임계값을 고정할 수 없다. 현장은 육안 보강 판정으로 돌아간다
• NG 정의가 검수 가능한 문장이 아니다: 품질은 미검출을, 공정은 과잉 판정을 주장하고, 경계 샘플에서 의견이 갈린 채 검수 회의를 맞는다

조명은 「밝게 하는 것」이 아니라, 특징을 안정적으로 꺼내는 것

조명은 카메라 부속품이 아닙니다. 카메라가 「무엇을 볼지」를 정하는 쪽입니다. 각도, 색, 편광, 환경광 네 가지는 광학 방안에 나누어 적어야 합니다. 「광원을 더 단다」는 구두 약속은 교대가 바뀌는 순간 이미지가 바뀝니다.

목적은 워크 전체를 비추는 것이 아니라, 보고 싶은 특징과 배경의 대비를 어느 교대에서든 같은 방향으로 꺼내는 것입니다. 웨이퍼 반사, 패키지 몰드 광택, 디스플레이 글라스 얼룩은 필요한 입사 방식이 다릅니다. 같은 등기구를 다른 종류의 워크에 그대로 옮기지 마십시오.

• 각도: 낮은 각도는 스크래치와 에지를 띄우고, 동축·확산은 반사를 눌러 인쇄와 색을 본다. 각도가 정해지지 않으면 결함이 화면에서 나타났다가 사라진다
• 색: 광원 파장은 워크와 결함의 분광 차에 맞춰 고른다. 백색광을 그냥 기본안으로 두지 않는다
• 편광: 필름, 유면, 코팅의 정반사를 누른다. 편광이 필요한데 빼면 알고리즘이 반사를 결함으로 오인한다
• 환경광: 창문, 통로등, 옆 공정의 점멸이 화면에 들어온다. 커버와 차광을 정하고, 주간·야간 교대 촬상을 비교해 남긴다

지그와 위치 반복성은 알고리즘보다 먼저 측정한다

찍을 때마다 위치가 다른 이미지를 소프트웨어가 「찾아서 맞춘다」는 전제로 두면, 임계값은 느슨해질 수밖에 없습니다. 느슨한 판정은 미검출을 늘리고, 현장은 시스템을 끄고 육안으로 돌아갑니다. 지그의 역할은 촬영마다 워크 자세를 합의한 허용차 안으로 넣는 것입니다.

기종 전환 시간, 클램핑 방식, 기준 핀이나 에지 스토퍼 유무, 카메라와 지그의 상대 강성은 도입 전에 현장에서 확인합니다. 가동 뒤에 「소프트웨어에서 찾자」를 전제로 두지 마십시오. 옆 프레스나 컨베이어 충격으로 화면이 흔들리는 라인에서는, 실험실 책상에서 정한 브래킷이 버티지 못합니다.

• 반복성을 측정할 수 있을 것: X·Y·회전 허용차를 서면에 적고, 같은 워크를 연속 촬영해 검증한다
• 기종 전환이 재현될 것: 지그 교체 뒤 광축과 기준의 상대 위치를 되돌리는 절차가 있다. 육안 중심 맞추기에 기대지 않는다
• 진동과 강성: 인접 설비 충격을 전제로 스탠드와 지그를 고른다. 조용한 실험실 책상을 전제로 하지 않는다

NG 정의를 검수가 대조할 수 있는 문장으로 쓰려면

「표면에 흠이 있어서는 안 된다」는 검수가 불가능합니다. 검수 가능한 NG 정의란, 교대가 달라도 같은 이미지에 같은 결론이 나오고, 임계값을 누가 바꿔도 되는지가 적힌 문장입니다. 반도체·디스플레이 외관 검사에서도 품질과 제조가 같은 결함을 다른 말로 부르면, 용어부터 맞춥니다.

경계 샘플이 검수의 중심입니다. 분명한 양품과 분명한 불량만 넘기면 회색 지대에서 매일 의견이 갈립니다. 한계 샘플, 허용 샘플, 반드시 떨어뜨릴 샘플을 나누어 대장으로 만들고, 갱신 절차도 정해 둡니다. 검출 능력 숫자를 먼저 약속할 필요는 없습니다. 판정 절차와 권한을 먼저 서면으로 적습니다.

• 결함 종류와 판정: 스크래치, 이물, 결품, 변형 등을 「무엇이 보이면 NG인가」까지 내리고, 스케치 또는 실사를 붙인다
• 경계 샘플: 한계·허용·필수 불량 세 종류를 보관하고, 검수에서는 극단 이미지뿐 아니라 이 그림들을 쓴다
• 임계값 변경 권한: 누가 바꿔도 되는지, 변경 뒤 무엇을 남기는지, 품질 합의가 필요한지
• 미검출과 오보 처리: 미검출을 발견했을 때 올리는 방법, 오보가 이어질 때 자동 판정을 멈춰도 되는지. 숫자 약속이 아니라 현장 절차로 적는다

항목, 정해지지 않았을 때 일어나는 일, 어느 수준까지 정할지

조명, 지그, NG 정의를 한 표에 놓으면 도입 전 구멍이 보입니다. 하나라도 비어 있으면 카메라를 단 뒤에 남는 것은 「사람이 붙어 지켜보는 장치」입니다. 아래 표는 발주 전 대조에 쓸 수 있습니다.

딥러닝은 기종 전환·자재 교체·교대를 포함한 실제 라인 샘플이 규범대로 쌓인 뒤에 검토할 대상입니다. 샘플이 준비되지 않은 단계에서는 착수하지 않습니다. 툴체인 대조는 이 글에서 다루지 않습니다.