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[스마트제조 대전망] 양·불 판정 까다로운 외관검사…딥러닝 기반 엣지 솔루션으로 해결

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스마트 제조에서 머신비전은 빼놓을 수 없는 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 코로나19 영향으로 자동화에 대한 고객의 니즈가 증가하면 그 중요성은 더욱 커지고 있다. 최근 이차전지 시장의 수요가 커지면서 정밀한 외관검사가 중요해지고 있다. 보다 정밀하고 빠르게 효과적으로 외관검사 할 수 있는 방법은 무엇일까? ‘2022 스마트제조 대전망 컨퍼런스’에서 코그넥스코리아 최효송 프로는 ‘딥러닝’을 기반한 엣지 솔루션이 문제를 해결해준다고 답한다.

 

 

세계 산업용 카메라 시장은 2020년 기준 36억 달러로 집계됐다. 향후 2026년까지 55억 달러로 성장할 것으로 전망되고 있다. 이중 공장자동화 시장 판매 비중은 11억 달러고, 2026년까지 15억 달러로 성장할 것으로 예측된다. 즉, 자동화에 사용되는 머신비전용 카메라가 전체 산업용 카메라 시장을 주도하고 있다.

 

산업용 카메라의 3D 기술과 다중 스펙트럼 이미징과 같은 영상 취득 기술의 발전으로 보다 다양한 산업에서 머신비전이 적용되고 있다. 또한, 인더스트리4.0, 스마트 팩토리 관련 정책 등 각 국가별 산업 고도화 정책 또한 공장자동화, 머신비전 시장 성장의 동력 중 하나다.

 

글로벌 머신비전 시장 트렌드

 

글로벌 머신비전 마켓은 연평균 7% 성장이 예상되며, 특히 아시아 지역에서의 성장이 두드러질 것으로 보인다. 머신비전 시장은 이미 경쟁이 매우 치열한 상황이지만, 코그넥스와 같은 글로벌 기업이 높은 점유율을 차지하고 있다. 오랜 기간의 경험을 통해 쌓아온 많은 레퍼런스가 있기 때문이다. 기술력과 브랜드를 바탕으로 다양한 산업 레퍼런스를 보유하고 있는 글로벌 업체들이 시장을 주도해 가고 있다. 상위 머신비전 업체들은 시장의 주도권을 잃지 않기 위해 신제품 개발에 많은 투자와 인수합병, 파트너 등을 통해 시장 점유율을 확대하고 있다.

 

2022년 머신비전 업계의 주요 키워드는 단연 인공지능이다. 인공지능은 전 산업계에 주요한 화두가 된 지 오래이며, 머신비전 분야에서도 양·불을 판정하기 까다로운 분야에 딥러닝을 활용한 새로운 비전 솔루션 출시가 이어질 것으로 전망된다. 그중에서도 복잡하고 값비싼 하드웨어가 필요한 딥러닝이 아닌, 엣지(Edge) 단에서 심플하게 사용 가능한 임베디드 딥러닝 솔루션이 올해 주요한 화두가 될 것으로 예상된다.

 

엣지 디바이스와 딥러닝

 

머신비전 시장에서의 엣지 디바이스란 무엇일까? 기본적으로 PC를 베이스로 한 머신비전 시스템에서 카메라는 단순히 이미지 취득의 역할만을 수행하고 PC에서 실제 프로세스를 진행하게 된다. 각 컴포넌트가 각자의 역할을 나눠서 진행하게 되면 개발과 배포에 시간이 소요되고 관리 포인트가 늘어난다는 문제점이 생긴다. 이런 문제를 해결하기 위한 솔루션이 이미지 촬영부터 프로세스까지 단일 디바이스에서 해결하는 것이다.

 

일반적으로 딥러닝은 명확한 기준이 없거나 유동적인 대상에 대해 양/불을 판정할 때 사용된다. 전통적인 룰베이스 솔루션의 경우, 명확한 기준에 따라 프로그램을 개발하고 판정을 진행하기 때문에 불량이 어디서 어떻게 발생할지 모르는 대상에 대해서는 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝은 다수의 양·불 이미지를 시스템에 넣어줌으로써, 컴퓨터가 스스로 그 기준을 찾게 만든다. 이를 위해서는 GPU가 달린 고성능 PC, 딥러닝 학습 프로그램을 사용하기 위한 라이선스, 다수의 이미지에 대한 라벨링 작업이 필수요소다. 코그넥스는 PC 없이 카메라만으로 딥러닝 연산이 가능한 D900 출시에 이어, PC와 라이선스, 라벨링 작업까지 가능한 코그넥스 엣지러닝을 선보였다.

 

 

엣지러닝이란?

 

엣지러닝은 기존 대비 현저히 적은 이미지로 딥러닝 학습이 가능한 것이 가장 큰 장점이다. 수십 장을 가지고도 이미지 분류가 가능한 것이다. 또한, 딥러닝 학습을 위한 별도의 컴포넌트도 필요하지 않다. 비용이 부담스러웠던 딥러닝 학습라이선스는 엣지러닝을 통해 하드웨어와 소프트웨어 구매 비용을 줄여준다.

 

결론적으로 카메라 하나로 학습에서 검사까지 가능하기에, 관리가 쉽고 현장 오퍼레이터들이 충분히 운영 가능하다. 손쉬운 UI, UX를 제공해 유지보수성을 크게 높여준다. 기존 딥러닝 시스템의 단점을 보안해, 보다 쉽고 간편하고 빠르게 생산성을 높여준다.

 

헬로티 함수미 기자 |










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