비전 검사 조명 낮춰본 지 한 달 됐더니

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불량률보다 먼저 흔들린 것은 조명이었습니다

카메라 설정을 의심하기 전에 봐야 할 장면

비전 검사에서 NG가 갑자기 늘어나면 많은 현장이 가장 먼저 노출값, 게인, 임계값을 만집니다. 저도 비슷한 현장을 여러 번 봤습니다. 그런데 실제로 파고들어 보면 문제의 시작은 머신비전 카메라가 아니라 조명 각도, 반사면, 라인 속도 변화인 경우가 훨씬 많았습니다.

특히 금속, 필름, 유리, 사출품처럼 표면 반사가 강한 대상은 조명 밝기를 조금만 낮춰도 결과가 크게 달라집니다. 화면이 어두워진 것처럼 보이지만 하이라이트가 줄어들어 스크래치와 이물의 경계가 오히려 살아나는 경우가 있습니다. 반대로 너무 밝게 밀어붙이면 결함과 정상 패턴이 한 덩어리로 뭉개집니다.

• 첫 번째 실수: 화면이 밝으면 검사가 안정적일 것이라고 판단합니다.
• 두 번째 실수: 조명 전류를 조정하면서 카메라 노출 로그를 남기지 않습니다.
• 세 번째 실수: 샘플 10개 정도만 보고 전체 라인 조건으로 확정합니다.

조명은 단순한 보조 장치가 아니라 비전 시스템의 입력 품질을 결정하는 첫 번째 광학 부품입니다.

시각 정보가 어떻게 인식되는지 기본 개념을 확인하고 싶다면 시각의 의미를 참고해도 좋습니다. 산업용 vision system에서는 사람 눈처럼 대충 보정해 주는 과정이 없기 때문에, 처음 들어오는 빛의 상태가 곧 검사 품질이 됩니다.

밝기만 줄였는데 검사 기준이 무너진 이유

히스토그램은 괜찮아 보여도 경계는 다릅니다

조명을 낮춰본 지 한 달 동안 가장 많이 들은 말은 “이미지 평균 밝기는 비슷한데 왜 판정이 바뀌나요?”였습니다. 평균 밝기는 전체 픽셀의 대표값일 뿐입니다. 검사에 필요한 것은 평균이 아니라 결함과 배경 사이의 국소 대비, 즉 실제로 구분 가능한 차이입니다.

예를 들어 흰색 플라스틱 위의 미세 흠집을 찾는 상황을 생각해 보겠습니다. 조명이 강하면 흠집 주변이 번들거리며 밝게 날아가고, 조명이 약하면 흠집이 그림자로 묻힐 수 있습니다. 둘 다 실패입니다. 그래서 조명은 높고 낮음의 문제가 아니라 결함을 가장 다르게 보이게 하는 조건을 찾는 작업입니다.

현장에서 자주 보인 잘못된 보정

1. 조명을 낮춘 뒤 게인만 올려 노이즈를 키웁니다. 이 경우 화면은 밝아지지만 픽셀 변동이 커져 작은 이물이 가짜 결함처럼 보입니다.
2. 노출 시간을 늘려 잔상을 만듭니다. 라인 속도가 빠른 장비에서는 모션 블러가 생겨 치수 측정과 에지 검출이 동시에 흔들립니다.
3. 기존 임계값을 그대로 둡니다. 조명 조건이 바뀌면 영상 분포도 바뀌므로 기존 기준이 맞을 가능성은 낮습니다.

이때 필요한 것은 무작정 파라미터를 만지는 감이 아니라 이미징 조건의 실험 기록입니다. 조명 전류, 조사 거리, 렌즈 조리개, 노출 시간, 라인 속도를 한 표에 모아야 원인과 결과가 연결됩니다. 단순히 “어제보다 어둡다”는 기억만으로는 같은 실패를 반복하게 됩니다.

광학계를 건드리지 않고 소프트웨어만 고친 실수

알고리즘은 나쁜 입력을 기적처럼 살리지 못합니다

비전 검사 프로젝트가 급해지면 가장 쉽게 손대는 곳이 소프트웨어입니다. 필터를 하나 더 넣고, 딥러닝 모델을 다시 학습시키고, 룰 기반 조건을 세분화합니다. 물론 필요한 작업입니다. 하지만 원본 이미지가 흔들리는 상태라면 알고리즘은 문제를 해결하기보다 실패의 모양만 더 복잡하게 만듭니다.

광학은 빛의 진행, 반사, 굴절, 초점과 관련된 물리적 조건입니다. 광학의 기본 개념을 떠올려 보면, 카메라 앞에서 이미 흐려진 경계와 과노출된 영역을 나중에 완벽히 복원하기 어렵다는 점이 분명해집니다. optical setup이 흔들리면 technology가 아무리 좋아도 검사는 불안정합니다.

• 렌즈 조리개: 너무 열면 밝지만 심도가 얕아지고, 너무 조이면 회절과 광량 부족 문제가 생깁니다.
• 작동 거리: 매뉴얼 값과 실제 설치 거리가 다르면 배율과 초점이 달라집니다.
• 편광 필터: 반사 억제에는 도움이 되지만 광량 손실이 생겨 노출 조건을 함께 다시 잡아야 합니다.
• 조명 위치: 5mm만 움직여도 금속 표면에서는 결함의 방향성이 완전히 다르게 보일 수 있습니다.

비전 검사에서 소프트웨어 튜닝은 마지막 보정에 가깝습니다. 첫 단추는 언제나 빛, 렌즈, 카메라의 정렬입니다.

실패를 줄이려면 알고리즘 성능표보다 원본 이미지 세트를 먼저 확인해야 합니다. 정상품 50장, 불량품 50장 정도를 같은 조건에서 저장하고, 그중 애매한 샘플을 따로 모아야 합니다. 이 애매한 샘플이야말로 현장의 진짜 난이도이며, 카탈로그에 적힌 해상도보다 더 중요한 판단 재료입니다.

샘플 테스트만 믿고 양산에 올린 뒤 생긴 일

책상 위 이미지는 라인 위 이미지와 다릅니다

회의실에서 샘플을 놓고 촬영하면 대부분 결과가 좋아 보입니다. 제품은 깨끗하고, 주변 조명은 안정적이며, 작업자는 가장 보기 좋은 방향으로 샘플을 놓습니다. 문제는 양산 라인이 그렇게 친절하지 않다는 데 있습니다. 진동, 먼지, 온도, 작업자 투입 방향, 제품 편차가 한꺼번에 들어옵니다.

한 현장에서는 샘플 테스트에서 98% 이상 검출되던 미세 찍힘이 양산 첫 주에 70%대로 떨어졌습니다. 원인은 모델도 카메라도 아니었습니다. 제품이 컨베이어에서 미세하게 기울어지며 반사 위치가 바뀌었고, 조명 각도가 그 변화를 흡수하지 못했습니다. 즉, 샘플 이미지는 맞았지만 공정 조건을 대표하지 못한 것입니다.

양산 전 꼭 남겨야 할 검증 표

여기서 중요한 것은 통과율 하나로 끝내지 않는 것입니다. 어떤 조건에서 실패했는지, 실패 이미지의 공통점이 무엇인지, 사람 눈으로도 애매한지까지 기록해야 합니다. imaging solution은 장비 한 대를 꽂는 일이 아니라 공정 변동을 영상으로 얼마나 안정적으로 받아들이는지 확인하는 과정입니다.

• 양산 전 최소 3개 시간대에서 이미지를 저장합니다.
• 작업자 교대 후 제품 투입 방향이 달라지는지 확인합니다.
• 정상인데 NG가 나는 과검출 샘플도 반드시 따로 모읍니다.
• 불량 유형별로 1장씩만 보지 말고 같은 유형 안의 편차를 확인합니다.

비전 시스템을 장비 단품처럼 구매한 실수

카메라, 렌즈, 조명, 소프트웨어는 따로 움직이지 않습니다

견적 단계에서 흔히 “몇 화소 카메라면 되나요?”라는 질문이 먼저 나옵니다. 하지만 비전 시스템은 카메라 단품의 성능으로 결정되지 않습니다. 검사 대상 크기, 필요한 최소 결함 크기, 시야각, 렌즈 배율, 조명 방식, 처리 속도, 통신 방식이 함께 맞아야 합니다. 어느 하나만 좋아도 전체가 좋아지지는 않습니다.

예를 들어 5마이크로미터 흠집을 보고 싶다고 해서 무조건 고해상도 카메라를 고르면 비용이 급격히 올라갑니다. 카메라 가격뿐 아니라 렌즈, 조명, 컨트롤러, 저장장치, 네트워크 대역폭까지 같이 올라갑니다. 경우에 따라서는 해상도를 올리는 것보다 조명 방식을 바꾸거나 검사 영역을 나누는 편이 더 안정적이고 저렴합니다.

예산을 잡을 때 빠뜨리기 쉬운 비용

• 광학 부품 비용: 렌즈, 필터, 브라켓, 조명 컨트롤러가 카메라만큼 중요합니다.
• 설치 시간 비용: 라인 정지 시간, 배선, 방진 커버, 작업자 동선 변경이 포함됩니다.
• 샘플 수집 비용: 불량 샘플을 충분히 모으지 못하면 개발 기간이 늘어납니다.
• 유지보수 비용: 조명 수명, 렌즈 오염, 캘리브레이션 주기까지 계획해야 합니다.

대략적인 산업용 구성은 단순 유무 검사라면 수백만 원대에서 시작할 수 있지만, 정밀 계측이나 고속 라인, 다중 카메라 구성으로 가면 수천만 원 이상이 자연스럽게 들어갑니다. 가격을 낮추는 가장 좋은 방법은 싼 부품을 고르는 것이 아니라 검사 목적을 좁히고 실패 조건을 먼저 정의하는 것입니다.

용어상 vision은 단순히 보는 행위가 아니라 목적에 맞게 시각 정보를 해석하는 개념으로 쓰입니다. 관련 정의는 vision 항목에서도 확인할 수 있습니다. 산업 현장에서는 이 해석 과정을 안정적으로 반복하게 만드는 것이 Eye-Sys 같은 optical technology solution의 핵심 역할입니다.

조명을 낮추면 불량 검출이 좋아지냐고 묻는다면

정답은 낮추는 것이 아니라 분리해 보이게 만드는 것입니다

많은 분이 “그러면 조명은 낮추는 게 좋은가요?”라고 묻습니다. 제 답은 늘 같습니다. 조명을 낮추는 것이 목표가 아니라, 결함과 정상 영역이 가장 잘 분리되는 조건을 찾는 것이 목표입니다. 어떤 제품은 밝은 돔 조명이 맞고, 어떤 제품은 낮은 각도의 다크필드 조명이 맞으며, 어떤 제품은 편광을 써야 겨우 안정됩니다.

특히 표면 반사가 있는 제품에서는 밝기를 한 단계씩 낮추며 이미지가 어떻게 바뀌는지 보는 실험이 효과적입니다. 이때 자동 노출은 꺼두는 편이 좋습니다. 카메라가 매번 알아서 보정하면 조명 변화의 효과를 확인할 수 없기 때문입니다. 고정 노출, 고정 게인, 고정 거리에서 조명만 바꿔야 원인을 볼 수 있습니다.

현장에서 바로 적용할 수 있는 순서

1. 대표 정상품과 대표 불량품을 각각 30장 이상 준비합니다. 불량품은 가능하면 유형별로 나눕니다.
2. 카메라 노출과 게인을 고정하고 현재 조명 조건의 원본 이미지를 저장합니다.
3. 조명 전류를 10% 단위로 낮추거나 올리며 같은 샘플을 반복 촬영합니다.
4. 각 조건에서 과검출과 미검출을 따로 표시합니다. 평균 통과율만 보지 않습니다.
5. 가장 좋아 보이는 조건을 바로 확정하지 말고 실제 라인 속도에서 다시 검증합니다.

이 방식의 장점은 실패가 보인다는 것입니다. 좋은 조건만 찾는 테스트는 보고서가 깔끔하지만 양산에서 약합니다. 반대로 어떤 조건에서 망가지는지 알고 들어가면 유지보수 기준이 생깁니다. 조명 전류가 어느 범위를 벗어나면 재검증해야 하는지, 렌즈 청소 후 어떤 이미지를 기준으로 비교해야 하는지까지 정할 수 있습니다.

결국 조명 밝기를 낮춘 한 달의 교훈은 단순했습니다. optical imaging은 화면을 예쁘게 만드는 일이 아니라 판정 가능한 차이를 만드는 일입니다. 비전 검사가 자주 흔들린다면 카메라 스펙을 바꾸기 전에 지금 저장된 원본 이미지부터 열어 보세요. 그 안에 조명, 렌즈, 설치 조건의 실패 흔적이 이미 남아 있을 가능성이 높습니다.