㈜시그마에프에이는 자동차 및 제조업체를 대상으로 자동화 품질 검사 시스템을 개발하고 공급하는 한국의 엔지니어링 회사입니다. 복잡한 부품을 일부 포인트가 아닌 3D 형상 전체로 검사하는 시스템을 구축하기 위해 키엔스 LJ-S8000 시리즈를 도입했습니다. 안정적인 3D 데이터 취득과 자체 검사 소프트웨어와의 손쉬운 연동이 도입의 결정적인 요인이었습니다. 임재춘 대표이사님을 만나 자세한 도입 배경과 데이터 기반 품질 관리의 비전에 대해 들어보았습니다.
도입 사례의 핵심 포인트
- 포인트 측정에서 3D 형상 전체 측정으로: 일부 포인트만 측정하던 기존의 제한적인 방식에서 벗어나, 필요한 영역 전체의 3D 형상 데이터를 단시간에 확보할 수 있도록 개선되었습니다.
- 한 번의 스캔으로 여러 항목을 검사: 단 한 번의 3D 스캔으로 여러 측정 항목을 동시에 분석하여, 검사 효율을 극대화하고 작업자의 개별 측정 시간을 크게 줄였습니다.
- 반복 정밀도 향상 목표: 기존 비전 방식에서 약 0.2mm 수준이었던 시스템 반복 정밀도를 약 0.04mm 수준까지 향상시키는 것을 목표로 새로운 솔루션을 적용하고 있습니다.
- 데이터 안정성과 연동성을 고려한 선정: 실제 대상 물체를 활용한 사전 테스트로 안정적인 3D 데이터 취득과 자체 검사 소프트웨어와의 연동성을 확인한 후, 키엔스 LJ-S8000 시리즈를 도입하기로 결정했습니다.
- 품질 추적성(Traceability) 향상: 모든 3D 스캔 데이터를 보존함으로써, 문제가 발생하더라도 당시의 제품 상태를 그대로 불러와 확인할 수 있습니다. 이는 신속한 원인 규명과 철저한 품질 이력 관리로 이어집니다.
- 핵심 기술의 자산화 및 확대 적용: 캘리브레이션, 좌표 변환, 포인트 클라우드 처리, 피처 추출, CAD 얼라인먼트 등 확보한 핵심 기술들을 자산화하여, 다른 3D 검사 프로젝트에도 유연하게 확대 적용할 수 있게 되었습니다.
㈜시그마에프에이는 어떤 회사인가요?
㈜시그마에프에이는 자동차 및 제조업체를 대상으로 자동화 품질 검사 시스템을 제작·공급하는 엔지니어링 회사입니다. 단순한 검사 장비 제작에 그치지 않고, 2D·3D 비전 센서를 비롯한 각종 센서에서 품질 검사 데이터를 수집·조회·분석하고 그 정보를 생산 라인에 피드백하는 SPC(통계적 공정 관리) 시스템도 구축하고 있습니다.
최근에는 특히 3D 스캐너로 3D 포인트 클라우드 데이터를 수집하여 용접 비드 검사, 형상·치수 측정, 기하 공차 관리를 수행하는 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 이 시스템의 핵심은 3D 센서, 로봇, 설계 CAD 데이터를 하나의 좌표계로 정밀하게 정렬(Alignment)한 뒤, 그 결과를 3D 측정 소프트웨어와 연결해 다양한 형상·치수 검사를 수행하는 구조입니다.
측정 시스템에서 가장 중요한 지표는 측정 결과의 신뢰성, 특히 반복 정밀도와 재현성입니다. ㈜시그마에프에이는 검사 사이클 타임, 반복 측정 정밀도, 검사 정확도, 미검출률, 가동 안정성 등을 주요 KPI로 관리하고 있습니다.
"품질 검사는 단 한 번의 정확한 측정만으로는 부족합니다. 실제 생산 라인에서 장시간 가동하더라도 동일한 조건에서 일관된 결과가 나오는 반복 재현성이 중요합니다."
과제기존의 2D 비전과 접촉식 측정 방식만으로는 어떤 어려움이 있으셨나요?
기존 제조 현장의 품질 검사는 주로 작업자의 육안 검사나 2D 비전에 의존했으며, 정밀 측정이 필요한 경우에는 접촉식 측정 방식을 사용하는 경우가 많았습니다. 하지만 형상이 복잡한 자동차 부품이나 용접 구조물에는 높이, 단차, 갭, 용접 비드 등 3차원 형상 정보가 필요하기 때문에 기존 2D 방식만으로는 정확한 품질 판정에 어려움이 있었습니다.
또한, 접촉식 측정 방식은 정밀도는 높지만 측정 포인트가 제한적이고 측정에 오랜 시간이 소요되어 생산 라인에서 요구하는 빠른 전수 검사를 수행하기에는 부적합했습니다.
"이러한 배경을 통해, 비접촉 방식으로 단시간에 3차원 형상 데이터를 취득하고 제품의 형상과 치수를 자동으로 검사할 수 있는 새로운 솔루션을 검토하게 되었습니다."
선정 이유키엔스의 LJ-S8000 시리즈를 선택하신 이유는 무엇인가요?
㈜시그마에프에이는 여러 글로벌 제조사의 3D 레이저 프로파일 센서를 비교 검토했습니다. 실제 검사 장비를 개발하는 시스템 업체로서 단순히 카탈로그에 명시된 분해능이나 스캔 속도만 보고 제품을 선정하지 않았습니다. 측정 범위와 반복 정밀도는 물론, 스캔 속도, 대상물 표면 특성에 따른 데이터의 안정성, 소프트웨어 개발에 필요한 SDK 지원, PC와의 연동성, 국내 기술 지원까지 종합적으로 검토했습니다. 특히 자체 검사 소프트웨어에서 포인트 클라우드를 직접 처리해야 하므로, 로우 데이터(Raw Data)를 얼마나 안정적으로 취득하고 활용할 수 있는지를 가장 중요한 선정 기준으로 삼았습니다.
"키엔스의 LJ-S 시리즈를 선택한 데에는 여러 이유가 있지만, 핵심은 단연 ‘측정 데이터의 안정성’과 ‘시스템 개발 편의성’이었습니다. 저희 같은 시스템 개발 업체는 센서 자체의 성능 못지않게, 센서를 PC로 제어하고 데이터를 안정적으로 취득하여 자체 측정 알고리즘과 연계하는 과정이 매우 중요합니다."
이러한 측면에서 LJ-S8000 시리즈는 시스템 구성이 명확했고, 실제 샘플을 이용한 사전 테스트와 키엔스의 적극적인 기술 지원 덕분에 도입 전부터 현장 적용 가능성을 충분히 검증할 수 있었습니다. 또한 향후 다양한 자동차 부품의 3D 형상 및 치수 검사 시스템으로 유연하게 확대 적용할 수 있다는 점도 높이 평가했습니다.
검토 과정에서 가장 우려했던 부분은 ‘카탈로그상의 스펙이 실제 생산 현장에서도 그대로 구현될 것인가’였습니다. 아무리 센서 성능이 뛰어나도, 3D 레이저 측정은 대상 물체의 재질, 표면 상태, 반사 특성, 센서 스캐닝 각도 등 현장 변수에 따라 데이터 품질이 크게 달라질 수 있기 때문입니다. 그래서 ㈜시그마에프에이는 이를 해소하기 위해 실제 검사 대상물로 철저한 사전 테스트를 진행했습니다. 최적의 측정 거리와 센서 각도를 도출하고, 스캔 조건, 캘리브레이션(Calibration) 방법, 포인트 클라우드 처리 방식까지 꼼꼼하게 검증했습니다. 그 결과, 실제 시스템에 바로 적용해도 무방할 수준의 우수한 데이터 품질과 반복성을 직접 확인했고, 이에 확신을 얻어 최종 도입을 결정했습니다.
"만약 가장 결정적인 요소 단 하나를 꼽는다면, 안정적인 3D 데이터 취득과 자체 검사 소프트웨어와의 뛰어난 연동성이라고 말씀드리고 싶습니다."
도입 효과3D 검사 시스템 도입 후 어떤 변화가 있으셨나요?
가장 큰 변화는 제품의 일부 포인트만 측정하던 방식에서 벗어나, 필요한 영역 전체의 3D 형상 데이터를 짧은 시간 안에 확보하여 다양한 측정과 분석에 활용할 수 있게 되었다는 점입니다. 단 하나의 3D 스캔 데이터로 여러 측정 항목을 동시에 계산할 수 있어 검사 효율이 극대화되었고, 자동화를 통해 작업자의 개별 측정 시간도 대폭 단축되었습니다.
수치적인 정밀도 역시 크게 개선되었습니다. 기존 비전 방식에서는 약 0.2 mm 수준이었던 시스템 반복 정밀도를 현재는 약 0.04 mm 수준까지 향상시키는 것을 목표로 적용하고 있습니다. 또한, 반복 측정 데이터를 통해 안정성을 지속적으로 모니터링하고, 검사 결과를 데이터베이스(DB)화하여 제품별 품질 이력까지 관리할 수 있게 되었습니다. 현재는 사이클 타임, 반복 측정 편차, 검사 항목 수, 검사 성공률 등을 주요 정량 지표로 설정하여 철저히 관리하고 있습니다.
정성적인 측면에서 가장 큰 변화는, 검사 결과를 단순한 OK/NG 판정으로만 남기는 것이 아니라 제품의 실제 3D 형상 자체를 품질 데이터로 관리할 수 있게 되었다는 점입니다.
"예전에는 품질 문제가 발생하면 당시 작업자의 기억이나 단편적인 측정값에 의존해 원인을 분석해야 했습니다. 하지만 이제는 3D 스캔 데이터를 함께 저장하므로, 문제 발생 당시의 제품 형상을 그대로 불러와 확인할 수 있어 원인 분석과 품질 이력에 대한 추적성(Traceability)이 획기적으로 향상되었습니다."
또한, 예상치 못했던 큰 수확은 당사의 기술적인 성장입니다. 이번 프로젝트를 수행하며 축적된 캘리브레이션, 좌표 변환, 포인트 클라우드 처리, 피처 추출, CAD 정렬 등의 노하우를 다른 3D 검사 프로젝트에도 그대로 재사용할 수 있게 되었습니다. 즉, 단순한 검사 장비 한 대의 성능 향상을 넘어 ㈜시그마에프에이만의 3D 품질 검사 핵심 기술력이 지속적으로 내재화되고 축적되고 있다는 점이 저희가 얻은 가장 값진 효과입니다.
향후 전망㈜시그마에프에이가 계획하고 있는 3D 품질 검사의 다음 단계는 무엇인가요?
㈜시그마에프에이는 현재 개발 중인 3D 검사 기술을 특정 제품이나 생산 라인에 국한하지 않고, 다양한 자동차 부품 및 제조 공정으로 확대 적용할 계획입니다. 기술적인 다음 단계로는, 마스터 CAD 데이터와 실제 측정 데이터를 자동으로 얼라인먼트하고, 필요한 측정 피처와 ROI(Region of Interest, 관심 영역)를 자동 추출하는 기능을 고도화할 예정입니다. 그 이후에는 축적된 3D 데이터를 AI와 연계할 계획입니다. 작업자가 일일이 검사 기준을 프로그래밍하지 않아도, AI가 스스로 정상품과 불량품의 형상 차이나 이상점을 찾아내는 지능형 검사 방식으로 발전시키는 것입니다.
궁극적인 목표는 ‘3D 프로파일 센서 → 포인트 클라우드 → 캘리브레이션 → CAD 얼라인먼트 → 피처 추출 → 자동 측정 → AI 판정 → 품질 데이터 관리’로 이어지는 ㈜시그마에프에이만의 독자적인 3D 품질 검사 플랫폼을 구축하는 것입니다. 더 나아가, 개별 검사 장비 단위를 넘어 생산 라인 전체의 품질 데이터를 통합 수집하고, 변화 추이와 이상 징후를 선제적으로 분석하는 SPC 기반의 품질 관리 플랫폼으로 확장해 나갈 것입니다.
임재춘 대표이사는 같은 과제를 안고 있는 동종업계 분들께 3D 프로파일러를 활용한 검사 방식은 자동차 및 자동차 부품, 용접 구조물, 프레스 부품, 가공품처럼 높이와 3차원 형상 정보를 정량적으로 검사해야 하는 공정에 특히 적합하다고 말합니다. 높이, 단차, 갭, 단면 형상, 용접 비드 및 조립 상태 검사 등 기존 2D 비전 시스템으로는 대응하기 어려웠던 검사 항목에 폭넓게 활용할 수 있습니다. 다만 좋은 3D 센서를 선정하는 것만으로 훌륭한 품질 검사 시스템이 완성되는 것은 아닙니다. 센서 설치 조건부터 캘리브레이션, 로봇 좌표계와의 정합, CAD 데이터 얼라인먼트, 포인트 클라우드 처리, 검사 알고리즘, 그리고 생산 설비와의 통신까지 전체 시스템을 통합적인 관점에서 설계하는 것이 중요하다고 강조합니다.
"품질 검사 시스템의 궁극적인 목적은 생산업체가 고객에게 ‘우리 제품의 품질을 이 데이터로 완벽히 보증할 수 있다’고 증명하는 데 있습니다. 이를 위해서는 단순한 OK/NG 결과값을 넘어, 제품별 로트 정보, 세부 측정 결과, 나아가 원본 3D 스캔 데이터까지 연계하여 관리해야 합니다. 이러한 데이터가 축적되면 특정 로트의 품질 변화 추이에서 특이점을 조기에 발견할 수 있고, 불량 발생 시 원본 3D 형상을 재분석하여 신속한 원인 규명과 후속 조치를 수행할 수 있습니다. 저희는 이것이야말로 3D 품질 검사 시스템이 단순 자동 검사 장비를 넘어 ‘데이터 기반의 통합 품질 관리 시스템’으로 도약하는 가장 핵심적인 요소라고 생각합니다."
자주 묻는 질문
Q㈜시그마에프에이에서 키엔스 LJ-S8000 시리즈와 같은 3D 센서를 검토하게 된 계기는 무엇인가요?
A
형상이 복잡한 자동차 부품이나 용접 구조물에는 높이, 단차, 갭, 용접 비드 등 3차원 형상 데이터가 요구되므로, 기존의 육안 및 2D 비전 검사로는 정확한 품질 판별에 어려움이 있었습니다. 또한, 접촉식 측정 방식은 정밀도는 높지만 측정 포인트가 제한적이고 검사 시간이 오래 걸려, 실제 생산 라인에서 고속으로 전수 검사를 진행하기에는 적합하지 않았습니다.
Q키엔스 LJ-S8000 시리즈를 최종 선택하시기 전, 3D 센서를 비교하실 때 가장 중요하게 보신 기준은 무엇인가요?
A
여러 글로벌 제조사의 제품을 다각도로 비교했습니다. 단순히 카탈로그에 명시된 스펙이나 스캔 속도만으로 판단하지 않고, 측정 범위, 반복 정밀도, 대상물 표면 특성에 따른 데이터 안정성, 소프트웨어 개발에 필요한 SDK 지원 여부, PC 연동성, 그리고 국내 기술 지원까지 종합적으로 평가했습니다. 그중에서도 가장 중요하게 고려한 핵심 기준은 '포인트 클라우드 로우 데이터를 자체 검사 소프트웨어에서 얼마나 안정적으로 취득하고 활용할 수 있는가'였습니다.
Q키엔스 LJ-S8000 시리즈를 최종적으로 선택하신 결정적인 이유는 무엇인가요?
A
가장 큰 이유는 안정적인 3D 데이터 취득과 ㈜시그마에프에이 자체 검사 소프트웨어와의 뛰어난 연동성입니다. 시스템 구성이 직관적이고 명확했으며, 실제 대상 물체를 활용한 사전 테스트와 적극적인 기술 지원을 통해 현장 적용 가능성을 확실히 검증할 수 있었습니다. 또한, 향후 다양한 자동차 부품의 3D 형상 및 치수 검사로 유연하게 확대 적용할 수 있다는 점도 도입을 결정한 중요한 요인이었습니다.
Q키엔스 LJ-S8000 시리즈를 도입하기 전에, ㈜시그마에프에이에서는 측정 안정성에 대한 우려를 어떻게 해소하셨나요?
A
3D 레이저 측정은 대상 물체의 재질, 표면 상태, 반사 특성 및 스캐닝 각도에 따라 데이터 품질의 편차가 발생할 수 있습니다. 이러한 우려를 해소하기 위해 당사는 실제 검사 대상 물체를 활용한 철저한 사전 테스트를 진행했습니다. 측정 거리, 센서 각도, 스캔 조건, 캘리브레이션 방법, 포인트 클라우드 처리 등 다양한 변수를 다각도로 검증했으며, 실제 시스템에 적용 가능한 수준의 고품질 데이터와 반복 정밀도를 확인한 후 최종 도입을 결정했습니다.
Q키엔스 LJ-S8000 시리즈 도입 후, ㈜시그마에프에이의 검사 공정은 어떻게 달라졌나요?
A
기존의 제한적인 포인트 측정 방식에서 벗어나, 필요한 영역 전체의 3D 형상 데이터를 단시간에 취득하는 방식으로 전환되었습니다. 단 한 번의 스캔으로 다수의 측정 항목을 동시에 분석할 수 있어 검사 효율이 극대화되었고, 작업자의 수동 측정 시간도 대폭 단축되었습니다. 또한, 모든 검사 결과를 데이터베이스화하여 완벽한 품질 이력 관리(Traceability)를 구현하고 있습니다. 특히 정밀도 측면에서, 기존 비전 방식으로는 약 0.2mm 수준이었던 시스템 반복 정밀도를 약 0.04mm 수준까지 향상시키는 것을 목표로 시스템을 고도화하여 운영 중입니다.
Q키엔스 LJ-S8000 시리즈와 같은 3D 센서를 활용한 검사 시스템은 주로 어떤 공정에 적합한가요?
A
저희 ㈜시그마에프에이의 경험에 비추어 볼 때, 자동차 및 자동차 부품, 용접 구조물, 프레스 부품, 가공품처럼 높이와 형상 정보를 정량적으로 검사해야 하는 공정에 특히 적합합니다. 특히 높이, 단차, 갭, 단면 형상, 용접 비드나 조립 상태 검사 등에 아주 유용하게 활용할 수 있습니다. 더불어 성공적인 3D 검사 시스템 구축을 위해서는, 센서 설치 조건과 캘리브레이션부터 CAD 얼라인먼트, 검사 알고리즘, 생산 설비와의 통신에 이르기까지 전체 시스템을 통합적인 관점에서 설계하는 것이 무엇보다 중요합니다.