[HawkAI 전략] 룰베이스 vs AI 비전 검사, 대체 누가 이기는 거야?
[HawkAI 기술자료] 룰베이스 vs AI 비전 검사, 우리 공정에는 무엇이 맞을까?
명확한 기준을 빠르게 확인하는 룰베이스와 데이터에서 결함 특징을 학습하는 AI 비전 검사의 차이
룰베이스와 AI 비전은 경쟁 관계라기보다 검사 목적에 따라 역할이 달라지는 기술입니다.
“룰베이스로 갈까요, AI로 갈까요?”
공장에 비전 검사 시스템을 도입할 때 자주 등장하는 질문입니다. 두 방식은 같은 이미지를 검사하더라도 판단하는 방법과 잘 맞는 문제가 서로 다릅니다.
이 차이를 쉽게 이해할 수 있도록 룰베이스는 칼같은 FM 감독관, AI 비전은 눈썰미 좋은 베테랑 검사원에 비유해보겠습니다.
캐릭터 소개: FM 감독관 vs 눈썰미 베테랑
FM 감독관: 룰베이스사람이 검사 기준과 처리 순서를 직접 정의합니다. 예: “길이가 10mm를 초과하면 NG”, “밝기 차이가 기준값보다 크면 NG” 판정 기준이 수치로 명확할수록 빠르고 일관된 검사를 구성하기 좋습니다. |
눈썰미 베테랑: AI 비전사람이 모든 규칙을 일일이 입력하는 대신 학습 데이터에서 특징을 학습합니다. 스크래치, 얼룩, 찍힘처럼 형태가 일정하지 않은 결함을 패턴으로 구분합니다. 검출 결과와 함께 모델이 판단한 확신도를 제공할 수 있습니다. |
룰베이스 검사는 어떻게 판정할까?
룰베이스 검사는 이미지 전처리부터 검사 영역 설정, 특징값 측정, 기준값 비교까지 사람이 정한 순서대로 처리합니다.
촬영 → 노이즈 제거 → 제품 경계 검출 → 검사 영역 설정 → 크기 및 밝기 측정 → 기준값 비교 → OK/NG 판정
룰베이스 처리 순서의 개념도입니다. 실제 구성은 검사 대상과 광학 조건에 따라 달라질 수 있습니다.
AI 비전 검사는 어떻게 판정할까?
AI 비전 검사는 양품과 불량 이미지 또는 정상 이미지에서 특징을 학습한 뒤, 새 이미지가 들어오면 결함 위치와 종류를 예측합니다.
학습 데이터 준비 → 모델 학습 → 새 이미지 입력 → 특징 분석 → 결함 위치 및 유형 예측 → 확신도와 함께 판정
이미지 속 수량과 확신도 수치는 이해를 돕기 위한 예시입니다. 실제 성능은 데이터와 촬영 조건에 따라 달라질 수 있습니다.
어떤 현장에 더 잘 맞을까?
| 구분 | 룰베이스가 유리한 경우 | AI 비전이 유리한 경우 |
|---|---|---|
| 판정 기준 | 치수, 위치, 수량, 밝기처럼 수치 기준이 명확한 검사 | 결함의 형태와 위치가 일정하지 않아 규칙 정의가 어려운 검사 |
| 대표 항목 | 정밀 치수, 충전량, 바코드, 위치 정렬, 누락 확인 | 스크래치, 얼룩, 찍힘, 구겨짐, 접힘, 표면 손상 |
| 검토 포인트 | 조명 변화, 제품 위치 편차, 임계값 안정성 | 학습 데이터의 대표성, 결함 정의, 추론 속도 |
둘 다 사람을 골치 아프게 하는 순간이 있습니다
룰베이스: 조명과 위치가 변하면 기준도 흔들릴 수 있습니다
동축 조명, 돔 조명, 편광 필터 등으로 반사와 밝기를 안정화하고, 기준점 보정으로 제품 위치 변화에 맞춰 검사 영역을 이동시키는 방법을 검토합니다.
AI 비전: 불량 데이터가 부족하면 학습이 어려울 수 있습니다
불량 샘플 확보가 어려운 경우 정상 데이터 중심의 이상 탐지를 검토할 수 있습니다. 생산 속도를 맞추기 위해서는 모델 경량화, 입력 해상도 조정, GPU 적용 등을 함께 검토해야 합니다.
결론: 둘이 싸울 사이가 아닙니다
실제 제조 현장에서는 룰베이스와 AI를 한 시스템 안에서 함께 사용하는 하이브리드 구성이 효과적인 경우가 많습니다.
치수, 위치, 수량처럼 숫자로 명확히 정의할 수 있는 항목은 룰베이스로 검사하고, 형태가 일정하지 않은 스크래치나 표면 결함은 AI로 검사하는 방식입니다.
우리 공정에는 어떤 검사 방식이 맞을까요?
“이 불량을 숫자로 명확하게 정의할 수 있는가, 아니면 이미지를 봐야 구분할 수 있는가?”
이 질문을 출발점으로 검사 기준, 촬영 조건, 생산 속도, 데이터 확보 가능성을 함께 검토해야 합니다.
도입 전 확인해야 할 항목
| 검사 기준 | OK와 NG를 구분하는 치수, 형상, 외관 기준이 현장 내에서 합의되어 있는지 확인 |
|---|---|
| 촬영 조건 | 카메라, 렌즈, 조명, 촬영 거리에서 결함이 안정적으로 표현되는지 확인 |
| 데이터 조건 | 양품과 불량의 종류, 수량, 공정 편차가 실제 생산 상황을 충분히 포함하는지 확인 |
| 생산 조건 | 검사 시간, 제품 이동 방식, PLC 신호, 판정 결과 저장 방식 검토 |
| 검증 방법 | 실제 시편 테스트를 통해 미검과 오검, 반복성, 속도, 유지관리 조건 확인 |
문의 및 상담
(주)CAE테크놀러지
전화: 02-2658-5695
이메일: info@caetech.co.kr
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