시간 보장형 실시간 성능과 통합 소프트웨어 환경 확장 가능한 컨트롤러 포트폴리오 글로벌 산업용 IoT 및 임베디드 플랫폼 선도기업 어드밴텍(Advantech)이 차세대 AMAX IoT 제어 플랫폼을 공개했다. 이 솔루션은 PLC, HMI, IoT 기능을 단일 소프트웨어 정의 플랫폼으로 통합해 복잡했던 시스템 환경을 단순화하고, 정밀 자동화 애플리케이션에 요구되는 실시간 성능을 제공한다. AMAX는 기존 자동화 시스템의 단편적 구조, 즉 PLC, HMI, 통신 모듈이 개별적으로 운영되면서 발생했던 성능 병목과 통합 문제를 해결하도록 설계됐다. EtherCAT 기반 산업용 이더넷과 실시간 운영체제를 활용해 반도체 제조, 고속 조립, 비전 기반 생산 시스템에서 마이크로초 단위의 제어 성능을 구현한다. 플랫폼은 CODESYS 프레임워크와 Windows/Linux 환경을 지원해 기존 애플리케이션을 그대로 활용하면서도 고급 모션 제어, 로보틱스, 정밀 자동화 기능까지 확장할 수 있다. 특히 IEC 61131-3 표준 프로그래밍 환경을 지원해 전통적인 PLC에서의 원활한 이전을 돕는다. AMAX 제품군은 응용 환경에 따라 최적화된 세 가지 컨트롤러로 구성된다. 우선 패널
아이비젼웍스는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 ‘AI 팩토리 전문기업’으로 선정됐다고 20일 밝혔다. ‘AI 팩토리 전문기업’ 선정은 AI 자율제조 기술을 개발·공급하는 기업을 발굴·육성해 AI 기반 제조 생태계를 조성하고 생산 고도화를 도모하기 위한 제도다. 이번 선정을 통해 향후 선도 프로젝트 사업 신청 시 우대 가점을 받을 수 있으며 기업 홍보, 금융지원, 컨설팅, 포상 등 다양한 혜택도 제공받는다. 아이비젼웍스는 지난 2017년부터 AI 기술을 적용한 제조라인 검사시스템 납품 실적을 바탕으로 전문기업에 선정됐다. 현재 AI ML/DL 기술을 핵심으로 국내외 2차전지 제조사에 검사 시스템을 공급 중이며, 디스플레이 및 반도체 영역으로 확장하고 있다. 아이비젼웍스 관계자는 “AI 도입을 통해 제조 공정의 생산성 향상은 물론, 작업 환경 개선 등 실질적인 변화가 기대된다”며 “AI 기술은 회사의 미래 성장 동력이자 차세대 스마트팩토리 분야에서 입지를 구축하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 헬로티 이창현 기자 |
최근 식품 안전 문제가 잇따라 발생하면서 생산 공정과 품질 관리의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히 기존 육안 검사와 룰베이스 검사 방식의 한계를 극복할 수 있는 AI 기반 딥러닝 비전검사 기술이 업계의 주목을 받고 있는데, 그 가운데서도 뉴로클의 솔루션이 그 중심에 있다. 딥러닝 비전검사 전문 기업 뉴로클은 비전문가도 손쉽게 고성능 딥러닝 검사 모델을 만들 수 있는 오토딥러닝 솔루션을 제공한다. 핵심 기술은 학습 파라미터와 모델 구조를 자동으로 최적화하는 오토딥러닝 알고리즘으로 이를 적용한 학습 소프트웨어 ‘Neuro-T(뉴로티)’와 런타임 라이브러리 ‘Neuro-R(뉴로알)’을 운영 중이다. 뉴로클의 기술은 식품뿐 아니라 배터리, 자동차, 반도체, 철강 등 다양한 제조 산업에서 활용되고 있다. 특히 최근 식품 산업에서의 도입 문의가 빠르게 늘고 있다. 지난달 15일, 뉴로클은 국내 대표 식품 기업 ‘대상’이 주최한 OEM 품질 세미나 전시에 AI 비전검사 기업으로 유일하게 초청돼 기술력을 입증했다. 부스에서는 원재료부터 포장·패키징까지 전 과정에 적용 가능한 딥러닝 검사 사례를 소개해 호응을 얻었다. 실제 도입 사례도 눈에 띈다. 두부 생산 업체 A사는
산업용 머신비전 시장을 선도하는 텔레다인 FLIR(Teledyne FLIR IIS)이 극한 산업 환경에서도 고정밀 영상 처리를 구현할 수 있는 신제품 ‘Forge 1GigE IP67’ 시리즈를 공식 출시했다. 국내에서는 머신비전 솔루션 전문 유통사 바이렉스(VIREX)를 통해 공급 및 기술 지원이 본격화된다. 이번 신제품은 식음료, 제약, 스마트농업 등 물이나 세척제 노출이 빈번한 현장을 겨냥해 개발된 IP67 등급의 원통형 하우징 구조가 특징이다. 방진·방수 기능을 갖춘 외관 설계를 통해 까다로운 환경에서도 안정적인 영상 획득이 가능하다. Forge 1GigE IP67에는 Sony Pregius™ CMOS 센서가 탑재돼 1.2MP부터 12MP까지 다양한 해상도를 지원하며, 무손실 압축(LLC), IEEE1588 정밀 동기화, PoE(이더넷 전원 공급), AGC(자동 이득 제어) 및 자동 노출 기능 등 최신 영상 처리 기술이 통합돼 있다. 이를 통해 고정밀 영상 품질 확보는 물론, 시스템 구축의 효율성까지 높였다. 바이렉스는 이번 Forge 시리즈에 대해 “열악한 생산 환경에서도 신뢰성 높은 스마트 머신비전 플랫폼으로 활용 가능하다”며, “데모 장비 시연,
비정형·초미세 결함까지 검출…산업 비전검사의 새로운 기준 제시 AI 기반의 딥러닝 비전검사 전문기업 ㈜뉴로클이 오는 5월 20일부터 23일까지 부산 벡스코에서 개최되는 ‘2025 부산국제기계대전(BUTECH 2025)’에 참가해, 비정형·난반사·초미세 결함을 정밀하게 검출하는 자사 대표 솔루션 ‘Neuro-T(뉴로티)’와 ‘Neuro-R(뉴로알)’을 선보인다. 뉴로클은 AI 오토딥러닝 알고리즘(Auto Deep Learning Algorithm) 기반의 딥러닝 비전 소프트웨어를 자체 개발하여, 비전문가도 쉽게 고정밀 비전검사를 구현할 수 있도록 돕는 국내 대표 기술기업이다. 2019년 설립 이후 철강, 반도체, 자동차, 식품 등 다양한 산업에 AI 비전 솔루션을 공급해 왔으며, 기존 룰 기반 검사 방식으로는 검출이 어려웠던 비정형·초미세 결함까지도 정확하게 판별하는 기술력으로 주목받고 있다. 이번 전시에 출품되는 ‘Neuro-T(뉴로티)’는 사용자가 딥러닝에 대한 전문 지식 없이도 AI 모델을 자동으로 생성할 수 있도록 설계된 딥러닝 비전 소프트웨어다. 오토 셀렉터, 키워드 레이블러, 오토 레이블링 등 AI 기반의 전면 자동화 기능을 탑재해 라벨링 리소스를
티엔에스에이아이(이하 TNS AI)가 스마트공장·자동화산업전 2025(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’에 참가해 인공지능(AI) 기반 내시경 내측 검사 장비를 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2025은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 12일부터 14일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며 올해는 50여 개 기업이 2200여 부스 규모로 참여했다. TNS AI는 이번 전시에서 AI 내시경 내측 검사 장비를 주축으로 한 최첨단 검사 솔루션을 공개했다. 이 장비는 제조업 및 정밀 부품 산업에서 내부 결함을 효과적으로 탐지하고 품질 검사를 자동화하는 데 최적화된 솔루션이다. 특히, 사람의 육안으로 검사하는 데 한계가 있을 만큼 미세한 검사 작업을 수행하는 역할을 할 수 있어 전 산업에 걸쳐 큰 주목을 받고 있는 솔루션이기도 하다. TNS AI의 AI 내시경 내측 검사 장비는 기존의 육안 검사나 수작업 검사 방식과 비교해 높은 정확도와 일관성을 제공한다. 검사 과정에서 AI가 실시간으로 이미지 및 데이터를 분석해 미세한 결함을 감지할 수 있으며 이 기술을
동일기연이 '인터배터리 2025'에 참가해 배터리 생산 공정에 필요한 EMC 솔루션, ESD 솔루션, 비전검사 솔루션 등을 선보였다. 국내 최대 배터리 전시회인 인터배터리는 올해로 13회째를 맞았다. 3일 동안 진행되는 이번 전시회는 688개 기업, 2330개 부스로 열려 역대 최대 규모로 평가받는다. 인터배터리는 배터리 원재료부터 소재, 장비·시스템, 배터리 제조, 재사용·재활용까지 배터리 산업 생태계를 총망라한다. EMI/EMC 필터는 EV 충전기 및 ESS BPU의 전자파 노이즈를 제거해 안정성을 확보하기 위해 적용된다. 동일기연 EMC 솔루션은 광범위한 전압, 전류, 설치 환경 등에 안정적으로 사용 가능한 다양한 EMC 부품 라인업을 제공한다. 동일기연이 전시회에서 선보인 정전기 제거 이오나이저 및 센서는 2차 전지 생산 현장의 정전기성 문제를 해결하여 수율을 개선하는 제품이다. 동일기연 ESD 솔루션은 다양한 공정 환경에 설치 가능한 제품 라인업을 갖추고 있으며 오토밸런스 특허 기술을 기반으로 유지보수를 최소화하며 장기간 제전 성능을 유지할 수 있다. 동일기연은 EMI/EMC 솔루션을 개발하는 기업이다. 신제품에 대한 연구개발, 생산라인 고도화를 통
Q. 주력사업, 경쟁력 등 간략한 회사 소개를 부탁드립니다. A. 뉴로클은 AI 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업으로, 서울대학교, 연세대학교 출신의 인재들과 LG, 한화 등 주요 IT 기업 출신의 우수 인력들이 모여 2019년 6월 창립했습니다. 뉴로클은 누구나 쉽고 편리하게 AI 딥러닝 기술을 사용할 수 있는 세상을 만들겠다는 사명 아래, 딥러닝 기술을 컴퓨터 비전 분야에 접목한 비전 검사 솔루션을 제공하고 있습니다. 뉴로클의 독보적인 기술인 오토딥러닝 알고리즘은 모델 구조와 학습 파라미터를 자동으로 최적화하여, 딥러닝 전문 지식이 없어도 누구나 고성능 딥러닝 모델을 쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술력을 인정받아 아시아와 유럽을 포함한 해외 25개국에 진출했으며, 국내외 유수 기업에 딥러닝 비전 검사 토탈 솔루션을 제공하고 있습니다. Q. 회사의 주요 솔루션에 대한 자세한 소개를 부탁드립니다. A. 뉴로클의 주요 솔루션은 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)입니다. 뉴로티는 오토딥러닝 알고리즘이 탑재된 AI 비전 검사 모델 학습/생성 소프트웨어로, 사용자는 원하는 성능의 딥러닝 검사 모델을 몇 번의 클릭만으로 생성할 수 있습니다.
육·해·공군 ‘첨단 제조로봇 실증사업’ 통과...협동로봇 솔루션 공급 신호탄 “군 안전과 작업 효율성 동시에 잡는다” 뉴로메카가 우리나라 육·해·공 3군을 대상으로 실시한 ‘첨단 제조로봇 실증사업’을 성공적으로 수행했다. 이를 통해 협동로봇(코봇) 기반 방산 자동화 솔루션을 개발·도입했다. 뉴로메카는 실증사업의 일환으로, 지난해 ‘해군 제2함대 2수리창’ 파이프 절단·회전, 플라즈마 퓸(Fume) 배출 등 공정에 협동로봇 자동화 기술 공급을 시작했다. 이어 육군 군수사령부 종합정비창 내 접착제 도포(Dispenser), 비전검사, 적재·배출 공정 등에 기술을 적용했다. 공군 군수사령부 81항공정비창에는 세척 공정인 용제(Solvent) 분사 시스템에 자동화 솔루션을 제공했다. 뉴로메카는 이번 실증사업을 통해 개발된 협동로봇 기반 용접·방산 자동화 솔루션을 지속 고도화할 방침이다. 나아가 이른바 K-방산 기술을 글로벌 방위 시장 진출에 교두보로 삼을 계획이다. 뉴로메카 관계자는 “이 같은 자동화 기술은 글로벌 조선업 슈퍼사이클 도래, 트럼프 행정부 2기 출범 등 변수에 대응하는 중요한 역할을 할 것”이라고 전망했다. 박종훈 뉴로메카 대표는 “이번 실증사업에서
유럽시장 성공적 노크…글로벌 시장 확대 가속화 뉴로클이 독일 슈투트가르트에서 열린 세계 최대 머신비전 전시회 VISION 2024에 참가해 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어를 선보이며 유럽시장 진출을 위한 교두보를 성공적으로 마련했다고 밝혔다. 이번 전시회에서 뉴로클은 유럽을 중심으로 한 장비 제조업체 및 시스템 통합업체(SI)들로부터 큰 주목을 받았다. 뉴로클의 오토딥러닝 소프트웨어는 직관적인 인터페이스와 손쉬운 사용법으로 참관객들의 이목을 끌었다. 오토딥러닝 기술은 복잡한 비전검사 과정을 간소화하고, 비전 검사 분야의 새로운 표준을 제시했다는 평가를 받았다. 이번 전시에서 뉴로클은 다양한 딥러닝 모델을 통해 복잡한 제조업 환경에서도 높은 정확도의 비전검사를 실현할 수 있음을 강조했다. 최근 제조업에서는 고해상도 카메라를 사용한 검사가 늘어나는 추세에 따라 딥러닝 모델의 정확성과 처리 속도에 대한 요구가 커지고 있다. 이에 뉴로클은 제조업에서 발생하는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 9종의 딥러닝 모델을 제공하고 있으며 이 가운데 3가지 모델이 가장 큰 주목을 받았다. 가장 주목받은 모델은 GAN 모델로 결함 데이터를 학습해 실제 결함과 유사한 가상 결함을 생성
딥러닝 비전검사 전문 기업 뉴로클은 오는 29일 오후 2시에 ‘딥러닝 비전검사의 모든 것’을 주제로 무료 웨비나를 개최한다고 밝혔다. 이번 웨비나에서는 딥러닝 비전검사 도입을 검토하고 있거나 도입 후 성능 개선 방법을 고민하는 산업 종사자를 대상으로 딥러닝 비전검사의 최신 트렌드와 성공 사례 심층 분석을 발표할 예정이다. 뉴로클은 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를 자동으로 찾아 고성능의 모델을 생성하는 오토딥러닝 알고리즘을 기반으로 제조 현장에서 필수적인 제품의 외관 불량 검출을 위한 비전 검사용 소프트웨어를 연구 및 개발하고 있다. 뉴로클의 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)은 배터리, 자동차, 반도체, 전기전자 등 다양한 공정에서 활용되고 있다. 이번 웨비나에서는 딥러닝 비전검사의 개념과 트렌드, 성공적인 도입을 위한 전략, 그리고 실제 적용 사례를 다룰 예정이다. 첫 번째 세션은 ‘딥러닝 비전 시장의 현재와 미래’를 주제로 딥러닝 비전의 개념과 최신 트렌드, 기술 발전 현황에 대해 이야기한다. 두 번째 세션에서는 ‘딥러닝 비전검사 도입 과정에서 직면하는 어려움을 해결하는 모델들’을 발표한다. 생성형 AI GAN, 비지도학
뉴로클이 스마트공장·자동화산업전 2024(Smart Factory+Automation World 2024, 이하 AW 2024)’에 참가해 딥러닝 비전 기술 기반의 검사 솔루션을 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2024은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 27일부터 29일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며, 올해는 450여개 기업이 2000여 부스 규모로 참여했다. 뉴로클은 딥러닝 기술을 컴퓨터 비전 분야에 접목해 이미지 및 영상을 해석할 수 있는 소프트웨어를 연구 개발하고 있다. 자체 개발한 자체 딥러닝 모델 최적화 알고리즘과 인퍼런스 엔진을 통해 딥러닝 모델 생성 기회를 제공하며, 자동화된 데이터 관리와 모델링으로 우수한 사용성을 보유하고 있다. 딥러닝 비전은 인공지능의 하위 집합인 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술이 접목된 기술이다. 이 기술을 통해 생성된 딥러닝 비전 모델은 사람의 뇌와 유사하게 판단, 역할을 수행한다. 뉴로클은 이러한 딥러닝 비전 모델로 품질향상을 위한 비전검사를 진행한다. 특히 비전검사의 초격차를 만들어내는 ‘오토딥러닝 알고리즘’은 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를
뉴로클이 인터배터리 2024에서 배터리 셀 외관검사를 위한 오토딥러닝 솔루션을 소개했다. 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어 전문기업이다. 전문지식 여부에 상관없이 누구나 AI 딥러닝 모델을 만들고, 이미지를 분류할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어를 제공해, 다양한 분야의 이미지 해석 문제를 AI 딥러닝으로 해결하고 있다. 배터리 산업이 커지면서 품질 유지 및 향상이 중요 문제로 떠오르고 있다. 높은 기술력을 기반으로 생산된 배터리의 우수한 품질을 유지하기 위해서는 다양한 방법의 검사 솔루션이 요구된다. 정확도 높은 검사를 위해 배터리 업체들은 앞다투어 AI 및 딥러닝 기술을 도입하여 검사를 진행하고 있다. 뉴로클의 오토딥러닝 솔루션은 배터리 품질 향상에 기여할 수 있는 혁신적인 검사 솔루션이다. 특히, 배터리 셀 외관검사의 비정형 불량을 검출하는 데에 탁월한 성능을 발휘한다. 뉴로클이 자체적으로 개발한 오토 딥러닝 알고리즘은 최적의 모델 구조와 파라미터를 자동적으로 찾아 매번 일관되게 높은 성능의 딥러닝 검사 모델을 생성한다. 해당 알고리즘이 탑재된 뉴로클의 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)를 통해 여러 배터리 제조 현장에서 AI 기술 기반의 비전검사를 손쉽게
반도체, 제약, 이차전지 분야에서 제품의 품질과 안전은 매우 중요하다. 머신비전은 사람의 육안 검사를 대체해 정밀하고 정확하게 검사할 수 있어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 파아일랜드는 'SmartPC-Ai1' 솔루션을 통해 토탈 산업 품질관리를 수행하고 있다. 산업 검사용 머신비전 혁신을 이끌고 있는 (주) 파아일랜드의 마르코 카루소 CEO를 만났다. Q. 파아일랜드에 대한 회사 소개 부탁드립니다. A. 파아일랜드는 혁신적인 스타트업을 위한 NVIDIA Inception Program의 회원이며, 딥러닝 기반의 산업 검사용 All-in-One 컴퓨터 비젼 솔루션을 개발 및 제공하고 있는 기업입니다. 파아일랜드의 대표 제품 'SmartPC-Ai1' 시리즈는 광학계, 딥러닝 소프트웨어, 하드웨어를 일체형으로 통합한 토탈 Edge 솔루션입니다. 해당 솔루션은 복잡한 설치 및 시스템통합 과정을 단 한 명의 System Integrator가 확장 및 반복 가능하게 고안했으며, End-User가 간단한 GUI로 Microsoft MLOps 작업완성도 4단계 모델 기반의 전체 자동화된 산업 품질관리를 No-Code로 수행할 수 있습니다. 또한 파아일랜드는 광학계, 비
제조업의 핵심은 바로 완벽한 제품 품질이다. 품질 관리의 중요한 요소인 비전 검사는 딥러닝 기술의 등장으로 획기적인 변화를 맞이했다. 딥러닝은 비전 검사를 최적화하여 정확성, 효율성, 제품 전반적인 품질을 높이는 데 크게 기여한다. 그렇다면 딥러닝은 비전 검사를 통해 제조업 품질 향상에 어떻게 기여할 수 있을까? 첫째, 자동 결함 검출이다. 딥러닝은 딥컨볼루션 신경망(CNN)과 기타 복잡한 아키텍처를 활용하여 자동 결함 검출에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 이 모델들은 정상 제품과 결함 제품 이미지로 구성된 방대한 데이터 세트를 통해 학습하여 다양한 결함 유형과 관련된 복잡한 패턴을 인식할 수 있다. 이로 인해 제조 시설은 검출 과정을 자동화하고 정확성과 속도가 뛰어난 결함을 식별하여 수동 검사 의존도를 줄일 수 있다. 둘째, 이상 감지다. 딥러닝을 이용한 비전 검사는 미리 정의된 패턴을 인식하는 데 그치지 않고 이상 감지에도 활용될 수 있다. 이상 감지는 특정 패턴을 따르지 않지만 정상과 다른 문제점이나 결함을 식별하는 데 중요하다. 딥러닝 모델은 정상 샘플을 기반으로 지배적인 패턴을 학습한 다음 이러한 패턴에서 벗어나는 부분을 감지하여 제조 공정의 이상 발생
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UPDATE: 2025년 08월 28일 08시 17분
