Vision Builder를 활용한 자동 검사 시스템 구축 교육 과정

모듈 1: Vision Builder AI 소개 및 SMT 기초 지식

• Vision Builder AI 개요
  • 설정 및 검사 인터페이스 안내
  • 검사 작업 흐름도 이해하기
  • 기본적인 검사 프로세스 설명
• SMT 관련 기초 내용
  • SMT 조립 공정의 전반적 과정
  • 컴포넌트 위치 오류 및 회전 불일치, 누락, 극성 문제 등의 결함 유형
  • SPI 및 AOI 기술 소개

모듈 2: 이미지 획득 및 전처리 기법

• Vision Builder AI에서의 이미지 획득 방법
  • 이미지 수집 설정 방법 (가상 획득 시뮬레이션 포함)
  • SMT 환경에 적합한 카메라 종류와 조명·해상도 고려사항
• 이미지 전처리 기법
  • 테두리 및 대비 강화를 위한 필터 활용
  • 노이즈 제거 기술 적용법

모듈 3: 컴포넌트 위치 파악과 좌표 조정

• SMT 컴포넌트의 위치 식별 방법
  • 매칭 패턴 기능을 통한 컴포넌트 탐색
  • 다양한 형태의 컴포넌트에 대응하는 템플릿 설계법
  • 검색 효율성을 높이기 위한 ROI(관심 영역) 활용
• 좌표 체계 구축 방법
  • 컴포넌트 위치 기반 좌표 설정법
  • 픽셀 단위와 실제 치수 간의 변환 보정

모듈 4: 컴포넌트 배치 결함 검출 방안

• 존재 여부 확인 기법
  • 밝기 측정을 활용한 컴포넌트 유무 판별
  • 누락된 부품 탐지 방법
• 위치 오차 측정 기술
  • 기하학적 측도 도구를 통한 위치 편차 분석
  • 목표 위치 대비 실제 위치의 차이 산출법
• 납땜 상태 평가 방법
  • SPI 기술을 활용한 납땜 형태 및 크기 분석
  • AOI를 통해 불완전하거나 접합되지 않은 납땜 탐지
• 극성 방향 인식 기법
  • 패턴 인식 기술을 활용한 극성 정확도 검증

모듈 5: 논리적 판단 수행, 보고서 생성 및 성능 최적화

• 논리적 판단 기반 의사결정
  • Logic Calculator를 활용해 검사 결과 통합 처리
  • 합격·불합격 판정을 위한 기준 설정법
• 보고서 작성 및 데이터 출력 방법
  • 측정값 추출 기술
  • 외부 시스템으로 결과 전송하는 절차
• 검사 시스템 최적화 방안
  • 검사 속도 향상을 위한 전략
  • 정확도 증진을 위한 매개변수 조절법
  • 흔히 발생하는 문제들에 대한 해결 접근법

요약 및 향후 발전 방향 안내