

공정 레이아웃
본 스크랩 비전 AI검사 자동화 솔루션은 진동 기반 단층 공급(모노레이어)–정렬–비전 AI 검사–고속 배출 분류–후공정 이송을 하나의 라인으로 통합한 자동화 시스템입니다.
스크랩 분류를 작업자의 숙련도에 의존하던 방식에서 벗어나, 일관된 기준으로 분류 품질을 표준화하고 무인·연속 운전이 가능하도록 설계되었습니다.
공정 개요
본 솔루션은 약 10종의 알루미늄 스크랩을 대상으로, 투입된 스크랩을 단층화(겹침 최소화)한 뒤 간격(Pitch)을 확보하여 이송하고, 외란광/반사광을 차단한 암막(차광) 검사 구간에서 비전 AI + 룰베이스 판단으로 분류·검사를 수행합니다.
검사 결과에 따라 고속 공압 푸셔(Pusher)가 스크랩을 지정된 배출 라인으로 즉시 분리하며, 분류된 스크랩은 낙하 충격을 줄이는 후공정 이송 컨베이어를 통해 안정적으로 다음 공정과 연동됩니다.
프로젝트 배경 및 목적
기존 스크랩 분류 공정은 작업자가 직접 분류·선별하는 비중이 높아,
반복 작업에 따른 피로도 증가 및 안전 리스크
숙련도에 따라 달라지는 품질 편차
처리량 한계로 인한 병목 발생
분류 이력/불량 데이터 축적 어려움
과 같은 문제가 발생하기 쉬웠습니다.
본 프로젝트는 이러한 이슈를 해결하기 위해, 비전 AI 기반 분류 자동화를 통해 작업자 개입을 최소화하고, 가동률·품질·데이터 관리를 동시에 개선하는 것을 목표로 합니다.
특히 야간/휴일에도 운영 가능한 무인 운전 기반의 안정적인 스크랩 분류 라인 구축을 지향합니다.
구성요소
| 로봇 | 로봇/자동화(라인 핵심 모듈) |
|---|---|
| 주변기기 |
|
작업순서
| STEP 1. | 스크랩 투입 및 단층화: 스크랩을 공급부에 투입하면 진동 제어로 단층 공급을 형성합니다. |
|---|---|
| STEP 2. | 정렬 및 간격 확보: 가이드/피칭 롤러가 스크랩을 정렬하고 검사 가능한 간격으로 분리합니다. |
| STEP 3. | 차광 구간 진입: 암막 Enclosure 내부로 진입해 외란광 영향을 최소화합니다. |
| STEP 4. | 비전 AI 검사·분류 판단: Edge AI 비전이 스크랩 형상/특징을 분석하고 분류 결과를 산출합니다. |
| STEP 5. | 자동 배출 분리: 결과에 따라 공압 Pusher가 지정된 배출 라인으로 즉시 분리 배출합니다. |
| STEP 6. | 후공정 이송 및 데이터 기록: 분류된 스크랩은 후공정으로 연동 이송되며, 검사/분류 이력 데이터가 누적됩니다. |
도입효과
| 주요지표 | 작업 안전성 강화: 반복·중량 수작업을 자동화해 피로도와 안전사고 리스크를 낮춥니다.
가동률(Availability) 향상: 야간/휴일 무인 운전 기반으로 운영 효율을 극대화합니다.
분류 품질 표준화: 작업자 숙련도 편차를 줄이고 일관된 분류 기준을 유지합니다.
데이터 기반 운영 고도화: 분류/검사 결과 데이터를 축적해 불량 유형 분석, 공정 개선, 예지보전까지 확장할 수 있습니다. |
|---|---|
| 도입기업 피드백 | 도입 기업은 “수작업으로 하던 분류 공정이 자동화되면서 작업자 부담이 줄었고, 분류 기준이 표준화되어 품질 편차가 크게 감소했습니다. 무엇보다 야간에도 안정적으로 운영할 수 있어 전체 공정 흐름이 훨씬 매끄러워졌습니다.”라고 평가했습니다. |

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