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[IT뉴스]지브라, AI 머신비전으로 광학렌즈 검사 시간 50% 줄였다

온카뱅크관리자

2026-11-11 18:37:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 딥러닝 기반 자동 검사 시스템 공급…150만 개 이상 렌즈 품질 관리 자동화 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)지브라 테크놀로지스가 인공지능(AI) 기반 머신비전 기술로 광학 부품 제조사의 품질 검사 시간을 절반으로 줄였다. 
 육안에 의존하던 미세 결함 검사를 자동화하면서 생산 효율성과 품질 관리 수준을 높인 사례다.
 지브라 테크놀로지스는 독일 광학 부품 제조사 오라폴 프레넬 옵틱스(이하 오라폴)에 AI 머신비전 검사 시스템을 공급해 150만 개 이상의 광학렌즈에 대한 품질 검사 자동화를 구현했다고 11일 밝혔다.
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 <img alt="지브라 테크놀로지스, AI 머신 비전 솔루션으로 오라폴 프레넬 옵틱스의 품질 검사 시간 50% 단축(이미지=지브라 테크놀로지스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111183121435japh.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="9zaY8PLxkU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111183121435japh.jpg" width="658">
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 지브라 테크놀로지스, AI 머신 비전 솔루션으로 오라폴 프레넬 옵틱스의 품질 검사 시간 50% 단축(이미지=지브라 테크놀로지스)
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 오라폴은 글로벌 오라폴 그룹 계열사로 머신비전, 센서, 조명, 디스플레이, 태양광 분야에 600종 이상의 광학 부품을 공급하고 있다. 일부 플라스틱 프레넬 렌즈는 크기가 4mm에 불과하고 표면에 복잡한 미세 구조가 형성돼 있어 불량 여부를 판별하기 어렵다.
 기존에는 작업자가 렌즈를 특정 조명에 비춰 흠집이나 결함을 확인했다. 생산라인 운영에 최대 15명이 투입될 만큼 인력 의존도가 높았으며, 장시간 반복 검사에 따른 피로와 판정 일관성 확보도 해결해야 할 과제였다.
 오라폴은 검사 공정을 개선하기 위해 자동화 설비 도입을 추진했지만, 렌즈의 미세 구조를 정밀하게 분석할 수 있는 상용 솔루션을 찾지 못해 별도의 검사 시스템을 개발해야 했다.
 이에 지브라의 딥러닝 기술을 탑재한 '오로라 비전 스튜디오'를 도입하고 생산 환경에 맞는 검사 시스템을 구축했다. 오로라 비전 스튜디오는 코딩 없이 영상 검사 프로그램을 구성할 수 있는 소프트웨어로, AI를 활용해 제품의 미세 결함을 식별하도록 설계됐다.
 새로운 시스템을 적용한 결과 렌즈 검사에 걸리는 시간이 기존보다 50% 감소했다. 검사 공정을 하루 24시간 가동할 수 있게 됐으며, 개별 부품의 검사 이력도 추적할 수 있게 됐다. 현장 작업자는 반복 검사 대신 다른 생산 업무에 집중할 수 있도록 했다.
 검사 기준을 시스템에 일괄 적용하면서 작업자에 따라 불량 판정이 달라지는 문제도 개선했다.
 리코 트락스도르프 오라폴 생산·기술 담당자는 "가장 큰 장점은 모든 과정이 이전보다 훨씬 일관되게 운영된다는 점"이라며 "시스템에 품질 기준을 설정하면 해당 기준을 벗어나는 모든 스크래치를 불량으로 판정한다"고 설명했다.
 설비 구축 비용을 줄이기 위해 기존 범용 카메라를 활용한 점도 특징이다. 오로라 비전 소프트웨어는 다양한 카메라와 연동할 수 있어 전용 카메라를 새로 도입할 필요가 없었다. 다만 렌즈의 정밀한 표면 구조를 촬영하기 위해 맞춤형 광학 터릿을 별도로 개발했다.
 오라폴은 첫 번째 검사 시스템 도입 이후 자동화 적용 범위를 확대하고 있다. 최근에는 지브라의 산업 자동화 시스템 통합 파트너인 ID 엔지니어링과 협력해 광학 윈도우 제품을 대량 검사하는 두 번째 시스템도 구축했다. 이 설비에도 오로라 비전 스튜디오와 딥러닝 기술이 적용됐다.
 알렉산드라 프렌젤 오라폴 품질 엔지니어는 "처음에는 어떤 공급업체도 해결하지 못했던 과제가 이제는 대량 생산 제품의 핵심 생산 공정으로 자리 잡았다"며 "이 시스템은 고객들이 오라폴에 기대하는 일관되고 높은 수준의 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다"고 말했다.
 제이슨 하비 지브라 테크놀로지스 유럽·중동·아프리카(EMEA) AI·자동화 부문 부사장은 "오라폴 사례는 지브라의 딥러닝 머신비전 기술과 파트너의 전문성을 결합해 복잡한 제조 현장의 문제를 해결하고 실질적인 가치를 제공할 수 있음을 보여준다"고 밝혔다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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