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[머신비전 버추얼 서밋 시리즈] 국내 머신비전산업의 현황과 활용 분야는?

Industry4.0의 핵심기술 머신비전, 앞으로의 역할은?

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헬로티 함수미 기자 |

 

 

(사)한국머신비전산업협회와 ㈜첨단이 매뉴팩처링티비에서 ‘머신비전 버추얼 서밋 시리즈(Machine Vision Virtual Summit Series) 첫 번째 웨비나로 '토크콘서트'를 진행했다.

 

머신비전 기술은 제조 산업 부문에서 활용도가 높아지고 있다. 특히 코로나19 이후, 산업이 디지털화 시대로 접어들면서 혁신 기술과 접목된 머신비전은 기업에 높은 효율성을 제공할 것으로 주목받고 있다.

 

이에 (사)한국머신비전산업협회와 첨단은 머신비전 버추얼 서밋 시리즈를 통해 머신비전 산업 동향과 최신 기술 트렌드를 살펴본다.

 

첫 번째, ‘전문가와 함께 하는 머신비전 토크콘서트’에서는 (사)한국머신비전산업협회 이진원 회장(현 바올테크 대표), 라온피플 이석중 대표가 참여해 ‘Industry4.0의 핵심기술 머신비전, 앞으로의 역할은?’을 주제로 자유롭게 의견을 나눴다.

 

Q. 국내 머신비전산업 기술의 현황과 트렌드에 대해 얘기 나눠보고자 한다. 한국머신비전산업협회 회장직과 제조물류 머신비전 기술 솔루션 기업 바올테크의 대표 이진원 대표와 딥러닝 기반 비전검사 소프트웨어와 관련 솔루션을 공급하고 있는 라온피플 이석중 대표를 모시고 이야기를 나눠보겠다.

 

4차 산업혁명, 스마트팩토리가 산업의 핵심 키워드가 되면서 머신비전 기술도 주목을 받고 있다. 머신비전 기술이 무엇이고, 왜 머신비전 기술이 중요해지고 있나?

 

(사)한국머신비전산업협회 이진원 회장: 머신비전 기술을 간단히 말하자면 사람이 하던 일을 하드웨어·소프트웨어를 활용해 품질검사, 생산이력데이터를 수집하는 것이다. 스마트팩토리 시대, 디지털 시대로 변환되면서 AI나 딥러닝 등의 솔루션이 접목되면서 머신비전 기술이 주목받고 있다.

 

라온피플 이석중 대표: 코로나19로 사람들의 대면이 어려워지는 시대가 됐다. 점점 더 무인화·자동화 요구가 커지고 있는데, 여기서 가장 핵심적인 역할이 머신비전이라고 할 수 있다. 머신비전이라는 것은 사람이 눈으로 보고 뇌로 판단하듯이, 카메라로 영상을 찍고 컴퓨터 알고리즘을 이용해 영상을 해석하는 것이다. 이런 머신비전 기술은 4차산업혁명, 스마트팩토리의 시작이라고 볼 수 있기 때문에 매우 중요한 기술로 부각되고 있다.

 

 

Q. 머신비전은 품질검사에 주로 활용되는 것으로 알고 있습니다. 품질검사 외에도 다양한 분야에서 활용되고 있나?

 

이진원 회장 : 물론 품질검사 같은 제조분야에도 활용하고 있다. 현재는 코로나19로 인해 물류산업이 활성화되면서 국내 물류 산업에 비중을 두고 있다. 물동량 이력 관리, 체적 이미지 등에 머신비전 기술을 활용하고 있다.

 

이석중 대표 : 머신비전은 다양한 산업분야에 쓰이고 있다. 안 쓰이는 분야가 거의 없다고 봐도 무방하다. 라온피플의 경우 몇 년 전부터 ‘스마트라이프’ 산업으로 교통·의료·농업·국방 분야에 인공지능을 접목해 활용하고 있다.

 

 

Q. 머신비전의 기능적인 역할을 간단히 설명 부탁한다.

 

이석중 대표 : 외관 품질 검사, 가이드, ID, 측정 4가지 분야로 나눌 수 있다. 머신비전이 가장 많이 사용되는 부분은 외관 품질 검사 부분이다. 특히 양부판정에 많이 사용된다.

 

가이드 부분에서는 제조공정에서 정위치에 공정을 수행하려면 특정 언라인마크를 찾아야하는데, 인공지능을 결합한 머신비전 기술을 통해 위치를 파악한 후 다음 공정을 수행할 수 있게 머신비전이 도움을 줄 수 있다.

 

ID기술은 문자를 인식하는 OCR기능, 제품의 로고나 특징 등을 인식할 수 있는 OCV기술, 바코드 인식 등의 ID를 파악하기 위한 용도로 머신비전이 사용될 수 있다.

 

다음 측정 분야에서는 선 폭, 넓이, 깊이, 면적, 체적 등을 판단하는 분야에서도 머신비전이 사용될 수 있다.

 

Q. 기존의 머신비전 기술에 AI와 딥러닝 등의 혁신적인 기술이 보태지면서 정확성과 속도가 향상되고 있는 건가?

 

이석중 대표 : 그렇다. 기존의 머신비전은 현재 ‘룰베이스’라고 불리고 있다. 인공지능이 결합한 지금의 ‘머신비전’과 구분 짓기 위해 룰베이스라고 표현하고 있다. 인공지능이 결합한 현재의 머신비전이 더 뛰어나다고 볼 수는 없다. 분야에 따라 기존의 룰베이스가 더 탁월하게 사용될 수 있고, 인공지능이 결합한 머신비전이 더 효율적으로 사용될 수 있다.

 

Q. 머신비전 산업의 규모가 궁금하다. 머신비전산업협회에서 시장 규모를 매년 조사하고 있지 않은가?

 

이진원 회장 : 협회가 생기고 공식적인 시장조사를 시작했다. 기존에는 개별 회원사별로 시장을 조사하고 판단했기 때문에 정확하지 않았다. 협회에서는 전문기관을 통해 2013년부터 매년 시장조사를 진행하고 있다. 머신비전 시장조사는 정책수립, 투자 등에 대해 회원사에 도움을 주기 위해 꼭 필요한 사업이다.

 

 

Q. 현재 반도체, 이차전지가 굉장한 이슈다. 이런 반도체와 이차전지에 머신비전은 빠질 수 없는 기술이다. 반도체와 이차전지의 이슈는 머신비전의 호황으로도 이어질 것 같다. 이전과 현재의 머신비전 흐름을 비교하자면?

 

이진원 회장 : 2017년에서 2019년 수치 자료를 살펴보면 2017년에 삼성, LG 등 대기업의 투자로 평균대비 40% 성장했음을 확인할 수 있다. 2018년도에는 8,000억 원을 기록했다. 작년에는 코로나 상황에도 불구하고 2019년보다 소폭 성장했고, 올해도 2~30%의 성장을 기대하고 있다.

 

Q. 머신비전 기술의 성장 동력은 무엇이라 생각하는가?

 

이진원 회장 : 기존의 하드웨어는 해외의존도가 높았다. 그러나 국내 개발이 늘어나면서 매출이 올랐다. 또한 전반적으로 머신비전의 중요성이 높아지면서 시장이 커지고 있다.

 

Q. 앞으로 머신비전 시장의 성장 전망은 어떻게 보는가?

 

이석중 대표 : 머신비전에 인공지능이 접목되면서 불가능했던 영역을 할 수 있게 됐다. 새로운 시장이 계속 창출되고 있기 때문에 머신비전 시장의 전망은 밝다고 본다.

 

Q. 물류나 제조 분야에서도 머신비전 수요가 많지 않나?

 

이진원 회장 : 물류산업이 커지면서 그만큼 많은 인력이 필요해졌다. 그러나 물류의 고강도 노동, 산업재해를 예방하기 위해 무인 자동화를 구축하려는 업계 움직임이 커지고 있다. AI 딥러닝 기술을 접목해 사람 대신 분류를 진행하는 등의 활용도가 점점 커지고 있다.

 

 

Q. 최근 머신비전 산업의 키워드를 꼽아보자면?

 

이석중 대표 : 머신비전의 키워드와 트렌드로 ‘인공지능’을 꼽을 수 있다. 20212년에 선보인 ‘알렉스넷’이라는 프로그램이 비전 인공지능의 시초라 볼 수 있다. 10만 장이 넘는 사진을 컴퓨터에 주고 얼마나 정확하게 분류하는지를 알아보는 대회에서 알렉스넷은 16.4% 에러율이라는 성과를 냈다.

 

소스코드를 전부 오픈했고, 그걸 바탕으로 인공지능은 점점 더 개선돼, 몇년 만에 2015년에는 에러율이 3.57%까지 떨어지면서 인간을 추월하게 됐다. 머신비전 분야에서도 2015년부터 인공지능을 접목하기 시작했다. 라온피플의 경우에도 2016년 국내최초로 딥러닝비전소프트웨어 ‘NAVI’를 출시했다.

 

이진원 회장 : 마찬가지로 ‘인공지능’이라 생각한다. 인공지능이 접목되면서 산업분야가 넓어지고 있다. 인공지능이 접목되면서 새로운 키워드를 생성하고 있다고 생각한다.

 

 

Q. 머신비전 산업의 키워드와 트렌드로 모두 ‘인공지능’을 꼽았다. 인공지능이 가져올 앞으로의 머신비전 산업 변화는 어떨까?

 

이석중 대표 : 사람이 하던 일을 인공지능으로 대체할 수 있는 인라인化, 복합 분석을 통한 결함 공정 도출, 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있는 데이터의 자원化, 기존에 불가능했던 영역을 가능하게 하는 새로운 검사 방식의 출현으로 이어질 것 같다.

 

 

Q. 머신비전과 인공지능이 결합하면서 다양한 산업의 변화를 가져올 수 있다고 요약할 수 있을 것 같다. 마지막으로 머신비전산업의 트렌드를 말한다면?

 

이석중 대표 : 여러 매체가 뽑았던 트렌드 중 공통된 머신비전 트렌드 2021 트렌드를 보자면 기존의 2D 검사보다 더 다양한 검사를 진행할 수 있는 ▲3D Inspection 900~2500 나노 수준의 파장대로 사람이 보지 못했던 결함을 발견하는 ▲SWIR Camera 기존보다 2배 더 빨라진 속도 대용량 데이터 처리에 적합한 ▲CoaXPress 2.0 PC나 컨트롤러박스를 사용하지 않더라도 비전시스템을 구현할 수 있는 ▲Embedded systems 로봇의 원활한 동작을 위해 필요한 비전데이터 ▲Vision guided robotics라 할 수 있다.

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