헬로티 김진희 기자 |
머신비전 전문기업 주식회사 뷰온(대표 윤영욱)이 개발한 인공지능(AI) 기반 고광택 표면검사시스템 ‘POLUS’가 제9회 한국머신비전산업전에서 열린 2021년 KMVIA 어워드 시상식에서 대상을 수상했다.
KMVIA(Korea Machine Vision Industry Association) 어워드는 (사)한국머신비전산업협회가 산업 전반에 머신비전을 보급 및 활용해 산업 경쟁력 강화에 공이 큰 회원사의 혁신제품에 대해 포상함으로써 이들의 사기를 높이고 다양한 산업으로 머신비전 도입을 가속화하는 데 기여하고자 추진되는 시상식이다. 특히, 매년 한국머신비전산업전을 기준으로 소개되지 않은 신제품이 심사 대상이 되며 공정하고 엄격한 심사를 통해 수상대상을 선정한다.
AI 기반 고광택 표면.외관검사 시스템 ‘POLUS’
뷰온은 난반사가 심한 고광택 재질의 고부가가치 고급 제품의 표면 및 외관 검사의 수요를 예측하여 결함 검출이 어렵고 까다로운 환경을 극복하고자, 전문적인 광학계 설계 기술과 다년간 축적한 전 처리 알고리즘 기술을 융합하여 서피인스펙트 (Surfi-Inspect)와 정형화되어 있지 않은 결함을 분석 및 학습하여 검출 능력을 향상시킬 수 있는 인텔리인스펙트 (Intelly-Inspect)를 개발하였다.
표면 및 외관검사에 최적화된 결함 검출 성능을 인정받아, 자동차 2차전지 글로벌 선두 기업의 주요 생산 현장에 적용되어 국가 핵심 산업의 성장 및 경쟁력 강화에 이바지하고 있다.
또한, 과감한 투자를 바탕으로 연구 개발에 매진하여 기반 기술의 결정체인 인공지능 기반의 2차전지 외관검사시스템(POLUS) 을 출시하게 되었다. 차세대 외관검사시스템을 위해 3D Learning Fusion 기술 개발에 끊임없는 노력을 기울이고 있다.
뷰온에서 출시한 POLUS는 인공지능 기반의 표면 및 외관검사 시스템으로 뷰온의 핵심 기반 기술인 표면검사기술인 서피인스펙트와 인텔리인스펙트로 구성되어 있다.
고광택 재질의 난반사를 고려한 광학정보를 수치화 및 형상화 할 수 있는 합성알고리즘 기술을 적용한 서피인스펙트와 불규칙적이며 비정형화된 다양한 결함을 학습시켜 비정형 결함을 검출할 수 있는 딥러닝 기술이 적용된 최상의 자동결함분류 솔루션을 제공하는 인텔리인스펙트는 뷰온의 특허기술이다. 이러한 주요핵심 기술을 융합하여 결함 검출이 까다로운 제품을 완벽하게 표면 및 외관을 자동 검사하는 외관 검사 전용 시스템이 POLUS이다.
최근 들어, 난반사가 심한 고광택 제품 생산이 점점 증가하고 있는 추세인데 자동 품질 검사가 까다롭다 보니, 작업자가 직접 육안 검사를 하고 있고, 검사 담당자의 작업 숙련도 및 상태에 따라 검사 결과가 일정하지 않으며, 피로도가 증가하고 검사 결과의 오류가 발생함에 따라 생산 속도 저하로 이어지다 보니, 생산량이 감소하게 된다.
뷰온은 이러한 고광택 제품 검사의 수요를 예상하고 난반사를 제거하기 위한 기술 개발에 집중하였고, 기존에 정지하고 있는 제품의 검사 방법을 극복하고 이동하고 있는 제품을 검사하기 위한 기술과 방법을 연구 개발하여 특허 등록하였다.
다면 광학계를 이용한 합성 알고리즘 적용과 이동 검사가 가능한 라인스캔 방식에 특화된 조명 구조 및 뷰온 만의 독자적인 영상 처리 알고리즘 기술이 기존의 검사 방법의 한계를 뛰어 넘게 하였다.
뷰온이 설명하는 표면검사기술의 특징은 다음과 같다.
첫째, 기존의 포토매트릭스 기술은 정지중인 대상체를 에어리어 스캔 방식으로 이미지를 획득하여 결함을 검출하였으나, 뷰온의 기술은 이동중인 대상체를 라인 스캔 방식으로 이미지를 획득하여 결함을 검출할 수 있어 연속적인 생산 제품의 검사에 용이한 장점을 가지고 있다.
둘째, 기존에 발표된 합성 알고리즘과는 다른 뷰온 만의 고유한 알고리즘 기술은 모방하기 힘든 차이점을 가지고 있다. 오픈소스나 상용 알고리즘을 이용하지 않고 뷰온이 독자 개발한 알고리즘은 뷰온 만의 처리 결과를 가져올 수 있다.
셋째, 비정형성 결함을 검출하기 위해 수치화 및 형상화 할 수 있는 광학 정보가 필요한데 자체 설계한 광학계의 구조를 통해 최적화된 결과를 얻을 수 있는 독창적인 기술이다.
넷째, 주변광의 간섭을 제거하고 표면의 결함만을 돌출시켜 최적의 검사를 가능하게 하는 알고리즘 융합 기술이다.
다섯째, 까다로운 결함 데이터를 학습시켜 비정형 결함을 검출할 수 있도록 최상의 자동분류
솔루션을 제공하는 인공지능 딥러닝 기술이다.
여섯째, 광학알고리즘, 컨트롤러, 광학조명, 인공신경망 알고리즘의 시스템 통합 플랫폼이다.
이러한 뷰온의 핵심 기반 기술을 융합하고 최적화 시켜야 까다로운 외관검사를 자동화할 수
있다.
검사 재질의 난반사를 고려한 명암분포와 밝기 등 광학정보를 수치화 및 형상화할 수 있는 합성 알고리즘 기술이고 대상 물체의 표면반사 특성, 표면의 기울어진 정도, 면소광원의 방향, 물체 표면과 면 소광원까지의 거리, 광에너지양을 고려한 표면반사함수를 유도한다.
영상조도 방정식을 연립하여 조도측정 오차에 민감하지 않도록 하며, 물체의 명암분포와 물체면의 방향벡터 사이의 관계를 수식화한다. 영상요소 및 패턴을 추출하여 결함의 자동판독을 위한 인공 신경망 기술을 적용하였고, 객체 인식 기술 및 최적화 모델 분석과 검사 영상 학습을 위한 Convolution Neural Networks를 이용한 객체인식 알고리즘 기술 및 정확도를 향상시키는 딥 러닝(Deep Learning) 초기화 기법, 최적화 기법, Over-fitting 조절 기법 등이 적용되어 있다.
고속으로 이송되는 피사체 표면의 명암분포도와 이미지 선명도를 높이는 라인스캔 방식의 조명 구조 설계와 제어, 영상획득기술이 적용되어 있다.
또한 광학알고리즘, 컨트롤러, 광학조명, 인공신경망 알고리즘의 시스템 통합 플랫폼이며, 인공지능 기반 분석을 위하여 데이터 수집, 저장, 교환, 보안 등 전 주기적인 요소를 모두 포함하는 통합 데이터 관리 플랫폼 아키텍처이다.
POLUS는 반사율이 높은 제품(고광택 재질 인쇄물, 플라스틱 사출물, 자동차 관련 부품, 2차전지 표면, 전기차 모터, 수소전지 분리판, MEA(수소전지막 전극접합체), GDL(수소전지 기체확산층), LCD 패널, 반도체 웨이퍼, 금속판, 휴대폰 글래스 및 외관, 태양광 패널, PCB, 도금제품 등의 생산 중 이동 공정 중 표면 및 외관검사를 수행하며, 크랙, 스크래치, 찍힘, 이물질, 주름 등이 결함을 검출하는 비전검사 장비다.
KMVIA 어워드 대상을 받은 뷰온의 윤영욱 대표는 “이번 수상은 당사의 혁신적이며 독보적인 기술이 까다로운 표면 검사 분야에서 머신비전의 새로운 기준을 제시한 점을 높이 평가받은 것이어서 더욱 의미가 크다”며 “앞으로도 차별화된 고객 가치 창출을 주도하는 기업이 될 수 있도록 노력하겠다”고 수상 소감을 밝혔다.
