전통적인 비구면 렌즈 검사 기술은 처음에 국방, 항공우주, 고급 반도체 리소그래피 시스템과 같은 최첨단 분야에서 등장하고 발전했습니다. 이러한 기존 응용 분야에서는 업계가 검사 효율성에 대해 매우 엄격한 요구 사항을 갖고 있지 않았습니다. 그 이유는 간단합니다. 생산 논리가 "단일 조각" 또는 "여러 조각"이었습니다.
극도로 높은 절대 정밀도를 추구하기 위해 엔지니어들은 몇 시간, 심지어 며칠 동안 벤치에 앉아 단일 렌즈의 표면 모양을 세심하게 다듬고, 교정하고, 연마했습니다. 그러나 대규모 비구면 렌즈 생산에 직면하면 이러한 전통적인 "느리고 세심한" 검사 방법은 더 이상 적용할 수 없습니다.
상업용 항공우주 부문(예: 위성 레이저 통신에서 비구면 렌즈에 대한 대량 수요)의 폭발적인 성장과 지능형 운전, 휴대폰 렌즈 및 휴대용 장치와 같은 분야에서 수백만 개의 정밀 성형 유리 렌즈의 대규모 대량 생산으로 인해 기존의 "느리고 세심한" 검사 방법은 전체 광전자 산업의 에너지 효율성을 방해하는 "숨막히는 자물쇠"가 되고 있습니다.
대형 제조업체는 출고 검사, 입고 검사 및 시험 조립 논의에서 효율성을 위해 극심한 어려움을 겪고 있습니다. I. 기존 검사의 '속도의 원죄'와 백만급 대량생산의 생존 위기 현재 국내 주요 광학 제조사가 비구면 및 자유형 표면의 공정 R&D 및 대량 생산 전체 검사를 위해 가장 일반적으로 사용하는 벤치마크 수입 장비는 UA3P(접촉식 3D 프로파일로미터)와 LUPHOScan(비접촉식 초정밀 광학 프로파일로미터)입니다. 실제로 다재다능하고 정확하지만, 느린 속도는 수백만 개로 배송되는 유리 성형 렌즈를 다룰 때 생산 관리자와 재무 이사에게 주요 장애물입니다.
● UA3P: 프로브 기반 접촉식 스캐닝을 사용하며, 최적화된 스캐닝 경로를 사용하더라도 시간당 최대 약 20개만 테스트할 수 있습니다. 가장 중요한 점은 본질적으로 2D 표면 형상(단면선 데이터)을 획득하므로 전체 시야에 걸쳐 전체 비구면 표면을 완전히 재구성하지 못한다는 점입니다. 추가적인 3D 표면 형상 측정은 효율성이 더욱 급격하게 감소합니다. 광학 엔지니어는 분석을 위해 항상 3D 표면 모양이 필요하다는 점을 강조할 가치가 있습니다. 2D 표면 모양은 분석 중에 상당한 정보 손실, 특히 비회전 수차의 손실로 인해 분석 결과와 실제 결과 사이에 큰 차이가 발생하기 때문입니다.
● LUPHOScan: 다파장 간섭계 스캐닝을 통해 3D 표면 형상 측정이 가능하지만 점별/원별 스캐닝 물리적 메커니즘으로 인해 시간당 약 10개 정도만 테스트할 수 있습니다. 고급 가전제품과 지능형 자동차 부문에서 이러한 비효율적인 테스트는 비즈니스 재앙의 연쇄 반응을 일으키고 있습니다. 유리 성형 공정은 온도 제어, 금형 마모, 열 응력 완화 등의 요인으로 인해 본질적으로 기존 플라스틱 사출 성형보다 항복 안정성이 낮다는 것은 잘 알려져 있습니다. 게다가 유리 렌즈의 가격이 극도로 높다는 것은 부품(단일 렌즈)의 수율이 기하급수적으로 증폭되어 최종 렌즈 수율이 직접적으로 결정되고 회사의 최종 비용과 순이익에 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 검사 속도가 따라가지 못하면 대형 제조사들은 높은 수율 손실 위험을 안고 '도박형 샘플링'을 선택하거나, '샘플링 빈도를 늘리는 것'을 선택하지만, 고정자산 투자와 검사 장비 감가상각은 경영자에게 부담이 된다.
II. "3계층의 혁신적인 기능 업그레이드"로 이어지는 질적 효율성 변화 혁신적이고 효율적인 검사 방법으로 3D 전면 형상의 검사 속도를 10~20배 향상시킬 수 있다면, 대형 제조업체는 단지 몇 대의 수입 기계 구입 비용을 절감하는 것 이상의 효과를 얻을 수 있습니다. 이는 생산 모델과 핵심 경쟁력 측면에서 기업 전체의 혁명적인 업그레이드를 의미합니다.
특히 이는 대규모 제조업체가 세 가지 비즈니스 및 엔지니어링 수준에서 질적 도약을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
1. 1단계 : 검사 효율성 대폭 향상 (비용 절감 및 효율성 향상의 기본 기반) 원래 "분", 심지어 "30분"까지 계산되었던 단일 품목의 검사 시간을 2단계로 직접 압축합니다. 본격적인 3D 표면 형상 검사, 광속 입력 및 광속 출력. 이는 테스트 작업장을 "용량 병목 현상"에서 "자동화된 생산 라인"으로 직접 변환하여 대량 주문의 배송 처리량을 완전히 향상시킵니다.
2. 두 번째 수준: 빅 데이터 기반 시험 조립 최적화("시행 착오"에서 "엔지니어링 확실성"까지) 고급 렌즈 개발에서 가장 시간이 많이 걸리는 단계는 "엔지니어링 시험 조립"입니다. 대규모, 전체 범주의 실제 3D 표면 형상 데이터가 부족하기 때문에 기존 시험 조립에서는 매우 작은 샘플(예: 수십 개의 조각 샘플링)에만 의존하여 "운을 시험하고 최적의 솔루션을 찾을" 수 있으며 디버깅 주기는 종종 몇 주 동안 지속됩니다. 테스트가 두 번째 수준에서 달성되면 대형 제조업체는 시험 조립 프로세스의 초기 단계에서 수만 세트의 실제 실물 크기 3D 표면 형상 빅데이터를 보유할 수 있습니다. 엔지니어는 이 빅 데이터를 사용하여 엔지니어링 시험 조립 조합을 최적화하고 표면 형상 오류 분포가 다른 렌즈를 최적으로 정렬하지 않고 조립 및 조정 단계에서 렌즈의 전체 조립 수율을 강제로 향상시킬 수 있습니다.
3. 세 번째 수준: AI 제조 모델 공급(차원 축소의 궁극적인 해자) 현재 전 세계는 AI 분야에서 실리콘밸리 거대 기업의 급부상을 지켜보고 있으며, 우리가 보는 것은 대부분 AI가 소비자 검색, 카피라이팅 생성 또는 코딩에 가져오는 변화입니다. 그러나 예상을 훨씬 뛰어넘는 추세는 AI가 더욱 성숙해지면 제조업체 간의 경쟁이 더 이상 전통적인 채널이나 선점자 우위에 기반을 두지 않고 R&D 역량과 조직 관리 역량의 포괄적인 업그레이드에 기반을 둘 것이라는 점입니다. 여기서 핵심 엔진은 AI의 포괄적인 권한 부여입니다.
현재 주요 광학 회사가 최종 사용자 고객과 소통할 때 가장 자랑스러운 자산은 설계 능력, 금형 제조 능력 또는 생산 능력입니다.
그러나 우리는 일단 주요 제조업체가 지능형 제조 분야에서 획기적인 성과를 거두면 미래 비즈니스 커뮤니케이션의 표준이 완전히 다시 작성될 것이라고 과감하게 예측합니다. 그런 다음 경쟁은 AI 컴퓨팅 성능, 대규모 디지털 및 지능형 모델 기능, 그리고 그에 따른 "궁극적인 효율성", "궁극적인 비용" 및 "궁극적인 사용자 경험"으로 전환될 것입니다.
이 모든 것을 지원하는 기본 논리는 신속하고 포괄적이며 정확한 데이터로 유지됩니다. 자가 학습을 위한 방대한 양의 고주파, 나노미터 수준의 정확한 3D 표면 데이터가 없으면 소위 AI 제조 대규모 모델은 소스 없는 물에 불과합니다. 고효율 3D 검사의 핵심 가치는 사실적이고 정확한 대량의 3D 표면 데이터를 제조업체의 AI 모델에 지속적이고 안정적으로 입력하는 능력에 있습니다.
이 엄청난 양의 데이터를 기반으로 AI는 금형 변형, 온도 드리프트, 재료 배치 및 최종 표면 형상의 고차 수차 간의 비선형 매핑 관계에 대한 실시간 통찰력을 얻을 수 있으므로 전체 구성을 지속적으로 최적화하고 프런트엔드 프로세스 매개변수를 수정할 수 있습니다. 이는 생산 경쟁력의 급격한 업그레이드를 나타냅니다. 기업의 핵심 경쟁 우위는 "베테랑 엔지니어의 경험을 기반으로 한 극소수의 샘플을 사용한 시행착오"에 의존하는 것에서 컴퓨팅 성능과 빅 데이터를 기반으로 하는 글로벌 지능형 폐쇄 루프로 전환됩니다.
AI 모델을 먼저 공급하는 사람이 가장 먼저 최고의 비용과 효율성을 달성하여 광학 제조의 미래를 향한 유일한 티켓을 확보하게 될 것입니다.
III. Zhixing Optics: CGH와 자동화를 결합하여 시간당 200개 생산의 효율성 기적을 목표로 합니다. 주요 제조업체가 산업 환경을 재편할 이 게임에 참여할 수 있도록 돕기 위해 Ningbo Zhixing Optics Co., Ltd.는 과학 연구 전문 지식과 산업 경험을 모두 보유한 박사 팀으로 구성된 비장의 카드를 공개했습니다.
비구면의 간섭계 측정 과정에서 가장 시간이 많이 걸리고, 가장 경험 집약적이며, 가장 비효율적인 과정은 비구면 영점 조정(Alignment)입니다. 고도로 숙련된 엔지니어라도 복잡한 비구면 표면을 직면할 경우 편심, 기울기 조정을 반복하고 복귀 오류를 찾는 데 약 2분이 소요되는 경우가 많습니다. Zhixing Optics는 고정밀 전자 기계 자동화 시스템과 결합된 자체 개발한 CGH(컴퓨터 생성 홀로그램) 정렬 기술을 활용하여 하드웨어와 소프트웨어 솔루션의 강력한 조합을 제공합니다.
10초 제한 정렬: 시간이 많이 소요되는 비구면 영점 조정 프로세스를 숙련된 작업자의 경우 약 2분에서 10초 미만으로 대폭 줄였습니다!
AI 정렬 불량 모델: 전통적인 정렬 방법은 번거로운 "민감도 행렬"에 의존합니다. 높은 경사, 고차 비구면 표면의 복잡한 다차원 수차를 처리할 때 선형 피팅은 왜곡되기 쉬우며 지속적인 "계산-미세 조정-재계산"의 비효율적인 반복으로 이어집니다. Zhixing Optics는 이러한 접근 방식에 완전히 혁명을 일으켰습니다. CGH 설계 파일의 오정렬 오류에 대한 심층 AI 교육을 사용하여 고차원 비선형 오정렬 모델을 성공적으로 구축했습니다. AI 알고리즘은 간섭계로 캡처한 단일 이미지를 사용하여 전역 수차 공간의 현재 편심 및 기울기 데이터를 즉각적이고 정확하게 고정하여 매우 빠른 계산을 달성하고 시스템의 응답 효율성과 정렬 정확도를 크게 향상시킵니다.
• 목표 – 시간당 200개: 현재 Zhixing이 독점적으로 맞춤화한 기계적으로 자동화된 로딩 및 언로딩 메커니즘과 후속 AI 기반의 고속 간섭 무늬 분석 알고리즘을 추가하여 시스템은 곧 비구면 표면의 3D 전체 필드 검사 효율성을 시간당 200개로 높일 것으로 예상됩니다. 이는 기존 스캐닝 장비보다 10~20배 빠릅니다!
🤝 파트너 찾기: 신속한 공동 검증 및 전략적 상생: Zhixing Optics는 현재 광학 분야 박사 3명과 지방 수준의 고급 인재 2명이 이끄는 핵심 전문가 팀을 자랑합니다. 우리는 초정밀 계측 분야에 깊이 뿌리를 두고 있으며, 국내 최고의 광학 및 기계 연구 기관의 강력한 기술 기반을 활용하여 강력한 기술 해자와 높은 자급자족 능력을 구축하고 있습니다. 우리는 이러한 파괴적인 산업 효율성 혁명이 단독으로 달성될 수 없다는 것을 이해합니다. 이는 실제 대형 제조업체의 백만급 대량 생산 라인에 깊이 뿌리박혀 있어야 합니다. 우리는 예상되는 개발 동향에 동의하고 공동 개발 및 검증 노력을 기대하는 유리 성형 렌즈, 자동차 렌즈 및 휴대용 장치 렌즈 제조업체와의 협력을 환영합니다.
Zhixing Optics는 정밀 측정을 통해 "지식과 행동의 통일"을 실현합니다.
