머신비전 이미지 전처리는 검사 알고리즘에 이미지를 넣기 전에, 불량이 아닌 무늬와 음영을 지우고 불량의 대비를 살려 두는 과정을 의미합니다. 검사 성능을 좌우하는 것은 알고리즘의 종류가 아니라 알고리즘에 들어가는 이미지의 상태입니다. 룰베이스 비전검사든 AI 딥러닝 검사든 이 점은 동일합니다.
(주)이프가 머신비전 현장에서 가장 자주 듣는 요청은 "알고리즘을 더 좋은 것으로 바꿔 달라" 입니다. 그런데 실제로 불량이 안 잡히거나 과검이 쏟아지는 원인은 대부분 이미지 쪽에 있습니다. 이 글은 이프가 이차전지 양극집전판 검사에서 소재결을 제거해 과검과 미검을 동시에 줄인 사례를 놓고, 광학과 전처리가 검사 결과를 어떻게 바꾸는지 정리한 글입니다. (기준일 : 2026년 9월 15일)
검사 알고리즘은 이미지에 있는 것만 찾습니다. 이미지에 담기지 않은 불량은 어떤 알고리즘도 찾지 못하고, 이미지에 남아 있는 불필요한 무늬는 어떤 알고리즘도 알아서 무시해 주지 않습니다.
1. 검출이 안 되는 진짜 이유는 무엇인가
표면 검사는 결국 "이 화소가 주변보다 어두운가 밝은가" 를 판단하는 일이고, 검사 조건은 임계값 하나로 요약됩니다. 임계값을 낮추면 흐린 불량까지 잡히지만 정상 무늬도 같이 잡혀 과검이 되고, 임계값을 올리면 과검은 줄지만 대비가 약한 불량을 놓칩니다.
현장에서 임계값을 붙잡고 며칠씩 씨름하는 이유가 여기 있습니다. 그런데 이 줄다리기는 이미지가 이미 결정해 놓은 싸움입니다. 불량과 배경의 대비가 충분하고 배경에 방해 요소가 없으면 임계값에 넓은 여유 구간이 생기고, 반대면 여유가 아예 없습니다. 여유가 없는 이미지를 놓고 알고리즘만 바꾸면 과검과 미검 사이를 오갈 뿐입니다.
2. 왜 광학이 먼저인가
이프는 검사 프로그램을 짜기 전에 광학에서 최선의 이미지 품질을 먼저 확보합니다. 조명의 각도와 파장, 확산 방식, 편광 유무, 렌즈 배율과 심도, 노출과 게인을 바꿔 가며 불량이 가장 또렷하게 드러나는 조건을 찾습니다.
광학이 먼저인 이유는 단순합니다. 광학에서 만들지 못한 대비는 나중에 어떤 처리로도 되살릴 수 없기 때문입니다. 이미지에 신호가 아예 없으면 밝기를 아무리 늘려도 잡음만 같이 커집니다. 반대로 조명 하나만 바꿔도 검출이 한 번에 해결되는 경우가 자주 있습니다.
| 증상 | 광학에서 먼저 볼 것 |
|---|---|
| 불량이 배경에 묻힌다 | 조명 각도(정반사 · 확산 · 저각), 파장 변경, 편광 필터 |
| 표면이 번들거려 포화된다 | 돔 조명 · 확산판, 노출 하향, 각도 회피 |
| 가장자리만 흐리다 | 심도 부족, 텔레센트릭 렌즈 검토, 제품 안착 평탄도 |
| 매 제품마다 밝기가 다르다 | 조명 광량 편차, 외광 차단, 제품 위치 편차 |
| 미세 결함이 보이지 않는다 | 해상도(화소당 실치수) 부족, 배율 재검토 |
3. 전처리는 정확히 무엇을 하는가
광학을 최선으로 맞춰도 남는 것이 있습니다. 제품에 원래 있는 정상적인 무늬입니다. 압연 소재의 결, 헤어라인, 절삭과 연마 자국, 텍스처, 조명 음영 같은 것들입니다. 품질상 아무 문제가 없지만 검사 알고리즘 눈에는 스크래치와 똑같이 보입니다.
흔히 전처리를 "불량을 더 잘 보이게 키우는 것" 으로 생각하시는데, 실무에서 훨씬 중요한 쓰임은 반대입니다. 불량이 아닌 것을 지워서 임계값을 낮출 여유를 만드는 것입니다. 과검 요소가 사라지면 그만큼 기준을 조일 수 있고, 그 결과 전에는 못 잡던 흐린 불량까지 들어옵니다. 과검을 줄이는 작업과 미검을 줄이는 작업이 동시에 되는 셈입니다.
4. 실제로 얼마나 달라지는가 : 양극집전판 소재결 제거
이차전지 양극집전판처럼 압연으로 만든 금속 부품에는 한 방향으로 난 가는 줄무늬(소재결)가 반드시 있습니다. 육안으로는 잘 안 보여도 검사 이미지에서는 또렷하게 나타납니다.
이 상태에서는 임계값을 낮출 수가 없습니다. 낮추는 순간 소재결이 전부 검출되어 과검이 쏟아지기 때문입니다. 그래서 임계값을 높게 유지할 수밖에 없고, 소재결과 밝기가 비슷한 흐린 불량은 과검에 묻혀 검출이 불가능했습니다.
전처리로 소재결의 방향을 찾아 그 성분만 빼내면 위와 같이 표면이 균일해집니다. 무늬의 방향만 정확히 맞으면 무늬의 87~95%가 지워지고, 25MP 이미지 기준 처리 시간은 20~45ms 라 인라인 검사 택타임에 그대로 들어갑니다. 지워지는 것은 길게 이어지는 무늬 성분뿐이라 그보다 짧은 점 결함과 스크래치는 그대로 남습니다.
| 구분 | AS-IS (원본 그대로 검사) | TO-BE (전처리 적용) |
|---|---|---|
| 임계값 | 높게 유지할 수밖에 없음 | 낮출 수 있음 |
| 과검 | 임계값을 낮추면 소재결이 전부 검출 | 과검 요소 자체가 사라짐 |
| 흐린 불량 | 과검에 묻혀 검출 불가 | 검출 가능 |
| 로트 변화 대응 | 결이 굵어지면 불량률이 갑자기 상승 | 결 세기를 0~100 지수로 감시 |
중요한 것은 이 개선에서 검사 알고리즘은 하나도 바꾸지 않았다는 점입니다. 같은 알고리즘에 더 좋은 이미지를 넣어 준 것이 전부입니다.
5. AI 검사를 쓰면 전처리가 필요 없지 않나요
그렇지 않습니다. 오히려 AI 쪽에서 전처리가 더 중요해지는 경우도 있습니다. 전처리는 룰베이스 전용 기법이 아니라 모델에 들어가는 입력을 일정하게 만드는 작업이기 때문입니다.
- 학습 이미지마다 결 방향과 세기가 다르면, 모델은 불량을 배우는 대신 결의 변화를 외우는 데 용량을 씁니다.
- 소재 로트나 연마 조건이 바뀌어 결이 굵어지면 학습할 때 본 이미지와 운영할 때 들어오는 이미지가 달라집니다. 모델 성능은 이때 조용히 떨어집니다.
- 전처리로 입력을 일정하게 만들어 두면 적은 학습 이미지로도 안정적인 성능이 나오고, 재학습 주기도 길어집니다.
정리하면 룰베이스에서 전처리는 임계값의 여유를 만들고, AI 에서 전처리는 학습과 운영의 일관성을 만듭니다. 목적은 다르지만 필요성은 같습니다.
6. Vision Agent 는 어떤 전처리를 제공하나
Vision Agent 는 검사 시나리오를 노드로 연결해 만드는 구조라, 카메라 취득 노드 뒤에 전처리 노드를 끼워 넣기만 하면 그 아래 검사 노드 전체가 개선된 이미지를 받습니다. 코딩은 없습니다.
| 목적 | 사용하는 전처리 |
|---|---|
| 방향성 무늬 제거 | 빗살무늬 제거 (소재결 · 헤어라인 · 가공 줄무늬) |
| 대비 개선 · 잡음 억제 | 명암 보정, 블러, 모폴로지 |
| 형상 추출 | 에지, 이진화, 이미지 논리 연산 |
| 기하 보정 | 회전, 이동, 크기 변환, 원형 전개, 영역 잘라내기 |
| 기준 비교 | 기준 이미지 비교, 차영상 비교 |
눈대중이 아니라 숫자로 관리합니다
전처리에서 가장 흔한 실패는 "이 정도면 지워진 것 같다" 로 넘어가는 것입니다. Vision Agent 는 소재의 결이 얼마나 강한지를 0에서 100까지의 지수와 5단계 등급(거의 없음 · 약함 · 보통 · 강함 · 매우 강함)으로 재고, 지금 설정으로 얼마나 제거되는지 제거율까지 함께 계산합니다. 25MP 이미지 기준 측정에 약 0.3초가 걸립니다.
조명이나 노출이 달라도 같은 소재면 지수가 거의 같게 나오기 때문에, 로트가 바뀌었을 때 같은 잣대로 비교할 수 있습니다. 결 세기를 검사 항목으로 걸어 두면 한 단계 더 나아갑니다. 소재가 바뀌어 결이 굵어졌을 때 "갑자기 불량률이 올랐다" 로 보이는 대신 소재 변화 자체를 검사 단계에서 잡아낼 수 있습니다.
7. 현장에 적용할 때 무엇을 확인해야 하나
| 순서 | 확인할 것 |
|---|---|
| 1 | 불량 샘플과 정상 샘플을 같은 조건으로 찍어 두었는가 (비교 기준 확보) |
| 2 | 조명 · 파장 · 각도 · 편광을 바꿔 가며 대비가 가장 큰 조건을 찾았는가 |
| 3 | 화소당 실치수가 최소 결함 크기를 충분히 담는가 |
| 4 | 이미지에 남은 과검 요소가 제품 고유 무늬인지 이물인지 구분했는가 |
| 5 | 전처리 적용 후 불량 자체가 같이 흐려지지는 않았는가 (전후 비교 필수) |
| 6 | 택타임 안에 전처리 시간이 들어오는가 |
| 7 | 소재 로트가 바뀌었을 때를 감시할 지표가 있는가 |
5번 항목은 특히 조심하셔야 합니다. 무늬를 지우는 처리가 불량까지 같이 지워 버리면 검출이 되는 것처럼 보이다가 실제 불량을 흘려보냅니다. Vision Agent 의 빗살무늬 제거는 주변과 크게 다른 화소를 무늬 추정에서 제외하는 방식으로 이 문제를 막고, 제품 가장자리나 홀 주변처럼 명암이 급하게 꺾이는 곳은 원본을 그대로 둡니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 이미지 전처리는 검사 속도를 얼마나 잡아먹나요
처리 종류에 따라 다릅니다. 방향성 무늬 제거는 25MP 이미지 기준 20~45ms 로, 인라인 검사 택타임에 그대로 들어갑니다. 소재결 세기 측정처럼 로트 감시용 기능은 사이클당 약 0.3초가 추가되므로 상시 검사가 아니라 감시 용도로만 켜서 씁니다.
Q. 전처리를 하면 불량까지 지워지지 않나요
지워질 수 있습니다. 그래서 전후 이미지를 반드시 비교해야 합니다. 이프가 쓰는 무늬 제거는 길게 이어지는 무늬 성분만 추정해 빼내고, 주변 평균에서 크게 벗어나는 화소는 추정에서 제외합니다. 무늬보다 짧은 점 결함과 스크래치는 남습니다.
Q. 룰베이스와 AI 중 무엇을 써야 하나요
치수와 위치처럼 수치로 판정하는 항목은 룰베이스가 정확하고 빠릅니다. 형태가 일정하지 않은 외관 결함은 AI 가 유리합니다. 다만 어느 쪽을 쓰든 입력 이미지를 정리하는 전처리는 공통으로 필요합니다.
Q. 조명을 바꾸는 것과 전처리 중 무엇이 먼저인가요
조명이 먼저입니다. 광학에서 만들지 못한 대비는 후처리로 되살릴 수 없습니다. 조명으로 확보할 수 있는 대비를 모두 확보한 다음, 그래도 남는 제품 고유 무늬를 전처리로 지우는 순서가 가장 빠릅니다.
Q. 소재 로트가 바뀌어 불량률이 올라갈 때는 어떻게 하나요
결 세기를 숫자로 재서 기록해 두면 소재 변화인지 공정 변화인지 바로 구분됩니다. 결 지수가 함께 올라갔다면 소재 쪽 변화입니다. 검사 항목으로 상한을 걸어 두면 소재 변화를 검사 단계에서 알람으로 잡을 수 있습니다.
정리
검사 성능을 올리는 순서는 광학, 전처리, 알고리즘 순입니다. 앞 단계를 건너뛰고 뒷 단계에서 해결하려 하면 시간은 시간대로 쓰고 결과는 불안정합니다. 조명으로 만들 수 있는 대비를 먼저 만들고, 남은 과검 요소를 전처리로 지운 다음, 그 깨끗한 이미지 위에 검사 알고리즘을 얹는 것이 가장 빠른 길입니다.
- 표면 · 외관검사 사례 : www.intelligentfactory.co.kr/cases/surface
- AI 비전검사 플랫폼 Vision Agent : www.intelligentfactory.co.kr/business/platform
지금 검사에서 과검이 잡히지 않아 고민이시라면, 현재 쓰고 계신 검사 이미지 몇 장만 보내 주셔도 광학으로 풀 문제인지 전처리로 풀 문제인지 구분해서 알려 드립니다.
☎ 070-7543-2022 · ✉ hssong@intelligentfactory.co.kr · 🌐 www.intelligentfactory.co.kr
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