고급센서, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅, 광섬유를 통한 CoaXpress 등의 혁신기술 주목

 

 

머신비전은 분석과 신속한 의사 결정을 위해 시각적 정보를 캡처하는 이미징 기술을 활용하여 공장의 눈 역할을 한다. 머신비전의 가장 일반적인 용도는 결함 감지, 물체 정렬, 부품 위치 및 측정, 생산 제어를 위한 자동화 로봇의 안내이다.

 

오늘날 전 세계 머신비전 시장은 140억 달러가 넘는다고 시장조사기관들은 예측한다. 머신비전 카메라, 렌즈, 프레임 그래버, 프로세서 및 소프트웨어의 연간 성장률은 약 8%로 전망되고 있다.

 

 

특히, 머신비전 시장의 성장은 다양한 혁신기술의 융복합이 기인하고 있다고 봐도 무방하다. 결국 머신비전과 혁신기술의 융합은 머신비전 시장을 확대하면서 이 산업에 공급업체에게 새롭고 흥미로운 기회를 열어줄 것으로 기대된다. 뿐만 아니라 제조업체는 머신비전 기술 도입을 통해 스마트제조 혁신으로 한걸음 더 나아갈 수 있게 된다.

 

1. 지속적인 성장. COVID-19 대유행은 지속적인 인력 부족을 해결하기 위해 자동화에 의존하는 기업들에 의해 가속화된 추세인 광범위한 산업에 걸쳐 머신비전 기술의 채택을 빠르게 증가시켰다. 글로벌 공급망 이슈 등 생산 일정을 저해하는 요인이 많아 2023년에도 이 같은 속도가 지속될 것으로 예상된다. 공급 부족의 영향을 받은 제조업체들은 새로운 육안 검사 시스템이 필요한 부품의 자체 생산으로 오프쇼어 공급업체를 대체하고 있다.

 

2. 고급 센서. 새로운 이미징 센서는 머신비전 시스템이 매우 엄격한 공차로 더 작고 복잡한 부품의 결함을 식별할 수 있게 해준다. 다중 스펙트럼, UV, WIR 및 초스펙트럼 설계 분야에서 센서의 발전이 나타나고 있다. 궁극적으로, 더 강력한 센서는 조명 시스템 및 프레임 그래버와 같은 이들을 지원하기 위한 고성능 구성 요소에 대한 수요를 발생시킬 것이며, 이는 다시 머신비전 애플리케이션의 기능을 새로운 수준으로 끌어올릴 것이다.

 

3. 광섬유를 통한 CoaXpress

업데이트된 CoaXpress 2.0 인터페이스를 통해 고해상도 카메라와 호스트 PC 간에 보다 빠르고 안정적인 데이터 전송을 지원할 수 있다. 최대 12.5Gbps의 전송 속도를 제공하는 CoaXpress 2.0은 시스템 복잡성과 비용을 줄이는 동시에 머신비전 애플리케이션을 향상시키고 있다. CoaXpress의 다음 단계는 동축 케이블의 대안으로 광섬유 케이블의 이점을 적용하는 것이다. CoaXpress 2.0 프로토콜의 확장으로서 CXP는 하드웨어와 소프트웨어를 위한 일반적인 GeniCam 프로그래밍 인터페이스를 제공하며, 어떤 운영 체제와도 독립적이므로 동축에서 광섬유로 간단하게 업그레이드할 수 있다.

 

4. 딥러닝, 인간의 뇌가 시각적 입력을 처리하는 방법을 모방함으로써, 딥러닝은 머신비전을 매우 주관적인 결정이 필요한 산업 응용 분야로 가져온다. 예를 들어, 먼지의 존재와 같은 이미지에 미묘한 가변성이 있거나 매우 유사한 물체를 구별할 때 말이다. 또한 뇌와 마찬가지로 좋은 부분과 나쁜 부분이 어떻게 생겼는지에 대한 모델을 생성하는 데이터의 지속적인 분석을 통해 학습하거나 스스로 훈련한다. CNN(컨볼루션 신경망)은 독점적인 규칙 기반 정적 알고리즘이 아닌 복잡한 알고리즘을 사용하여 특히 대규모 데이터 세트를 처리한다. 딥러닝은 기존의 머신비전에 대한 대안이며 오늘날 소수의 응용 프로그램에 배포되지만 엄청난 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 잠재력이 있다.

 

5. 클라우드 컴퓨팅. 머신비전은 짧은 대기 시간으로 고속의 실시간 처리를 필요로 한다. 이 단계에서는 클라우드 컴퓨팅으로는 이를 달성하기 어렵기 때문에 에지 컴퓨팅은 일반적으로 수집된 데이터와 처리 사이의 거리를 단축하는 데 사용된다. 그러나 이 설정은 변경된다. 아직 실험 단계이지만 머신 비전을 사용하는 기업들은 시스템이 생성하는 방대한 양의 이미지 데이터 흐름을 처리하기 위해 클라우드 컴퓨팅의 힘에 의존하기 시작했다. 향상된 업로드 속도는 클라우드 컴퓨팅을 저장 및 데이터 공유를 위한 실질적인 결정으로 만들고 있으며, 곧 3D 분석, 딥러닝 및 AI가 될 수 있다.

 

머신비전은 제품을 수동으로 검사하는 인간의 책임을 덜어주는 것 외에도 운송, 자율주행차, 연구과학, 카메라가 재고를 확인하고 필요할 때 자동으로 보충을 주문하는 창고 등 다른 용도가 늘어나고 있다. 앞서 언급한 5가지 혁신은 머신비전이 제공하는 전통적인 산업 애플리케이션과 마찬가지로 이러한 사용 사례와 더 많은 이점을 제공할 것이다.

 

헬로티 김진희 기자 |