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​Digital 시대를 만들어가는 Embedded System과 IPC 및 Display Solution 기업 비맥스테크놀로지입니다!

​제조사에 새로운 바람이 불고 있습니다. 기존에는 룰기반(Rule-Based)과 육안검사가 태반이었던 불량검사 공정에서, 인공지능이 자리를 틀고 영역을 확대하는 양상입니다.

경험을 기반으로 인공지능 비전을 다룰 수 있어야 룰(Rule) 기반이던 인공지능이던 현장 상황에 따라 적절히 적용할 수 있기에 컨설팅 업체의 노하우와 경험이 중요하다. [사진=utoimage]

인공지능이란 ‘컴퓨터로 인간의 사고 및 행동을 수행할 수 있게 하는 모든 기술’로 보면 됩니다. 이 단어는 1956년 미국 다트머스 대학의 존 매카시(John McCasrthy) 교수에 의해 처음 등장했는데 이후 2016년 등판한 구글의 알파고(AlphaGo) 때문에 산업군에도 본격 알려지게 됐습니다.

반면 머신비전은 카메라로 이미지를 획득해 컴퓨터로 분석하는 기술입니다. 즉, 사람의 눈 역할을 하는 카메라가 이미지를 획득해 제품을 식별하고 검수하며 계측하는 작업들을 수행한다고 보면 됩니다. 물론 기존 육안검사보다는 훨씬 빠르고 단순합니다. 육안검사는 검사원마다 불량 기준이 다르고, 또 대량의 물건 검사 측면에서 육체적인 한계에 봉착할 수밖에 없습니다. 그에 비해 머신비전은 단연 사람이 따라올 수 없는 빠른 속도, 일정한 불량 기준을 유지하는 높은 정확성, 대량 검수에도 흔들림 없는 고성능 등 획기적으로 뛰어난 성능을 자랑합니다.

인공지능과 머신비전의 융합

머신비전도 한계가 없지 않습니다. 불량이 일률적이지 않다는 점에서 말입니다, 머신비전은 가장 기초적인 정상품과 비정상품의 패턴 매칭 작업을 수행하는데, 수많은 불량 유형을 일일이 대조해야 하는 번거로운 작업이 수반될 수밖에 없습니다.

이것이 인공지능 딥러닝과의 결합을 촉발시킨 이유입니다. 기존 머신비전이 수백 만 가지의 불량유형을 접목시켜야 하는 단점을 인공지능 알고리즘인 딥러닝이 보완하는 것입니다. 딥러닝은 다양한 데이터(불량 데이터)를 통한 학습으로 스스로 생각하고 결론(양품/불량)을 내리는데, 학습을 많이 할수록 뛰어난 기량을 보여줍니다.

인공지능과 머신비전이 유발하는 시너지 효과는 여러 사례를 통해 이미 증명되고 있습니다. 필름 형태의 식품 상품을 양산하는 K사는 파우치 제품의 결함 유형이 비정형적이고 다양해 검사에 애를 먹고 있었습니다. 불량 유형도 구김, 찍힘, 스크래치, 배접, 실링, 엠보싱, 오염 등 제각기 달랐습니다. K사는 인공지능 비전검사 시스템을 도입해 100여개의 불량 이미지를 학습시키고 실전에 투입했습니다. 기존에는 검사원 10명이서 육안검사로 분당 400포를 검사했는데, 인공지능 비전 검사기 1대가 분당 300포를 소화해 냈습니다. 현재는 기계 1대로 분당 450포까지 검사를 진행하고 있습니다.

또 다른 사례로 자동차 부품 생산업체 S사가 있습니다. 여기는 금속 제품의 특성으로 찍힘 및 눌림 등의 결함이 발생했는데, 이러한 불량 유형들을 2D비전으로 검사하고 또 육안검사까지 2단계 과정을 밟고 있었습니다. 그럼에도 불구하고 효율성은 떨어지고 검사원의 피로가 누적돼 인공지능 비전 검사기를 도입하게 됐습니다. 도입 후 현재 미검율 0%, 시료당 1.3초 검사 및 배출 성과를 도출했으며, 가동율 85%를 무난히 달성하고 있습니다.

출처 : 인더스트리뉴스

 

비맥스테크놀로지에서 머신비전, 자율주행을 위해 출시된 신제품인 Nuvo-10208GC/10108GC도 현장에서 많이 사용되고 있습니다.

그 외에도 이미지, 영상 분석을 위한 NVIDIA Jetson AGX Orin 모듈과 Jetson Orin NX, Xavier NX로 구동되는 ​NRU시리즈를 취급하고 있습니다!

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