스포트라이트 [기획특집] 대세로 떠오른 딥러닝 결합된 머신비전SW...국내외 벤더간 치열한 경쟁

[헬로티] 복잡하고 까다로운 검사 요구사항에 적합한 딥러닝 결합한 소프트웨어 경쟁 치열 기존의 머신비전 시스템은 일관적이고 규칙적으로 제조된 부품에서 안정적으로 작동했다. 그러나 예외적인 상황이 점점 늘어나고 결함의 유형이 다양해지면서, 적합한 검사 진행에 어려움이 발생하게 된다. 배율, 회전, 배치, 왜곡 등으로 인해 부품 외형이 약간 변동되는 것 정도는 머신비전 시스템으로 검사할 수 있지만, 복잡한 표면 텍스처와 이미지 품질 문제는 더욱 복잡하고 까다로운 검사가 요구된다. 머신비전 시스템은 시각적으로 매우 비슷한 부품끼리의 변동성과 편차를 감정하는데 적합하지 않은 경우가 있다. 부품의 유틸리티에 영향을 미치는 ‘기능적’ 이상 현상은 대부분은 승인 거부의 원인이 되지만, 성형 측면의 이상은 제조업체의 요구나 선택에 따라 거부 원인이 되지 않을 수 있다. 가장 큰 문제는 기존 머신비전 시스템으로는 이런 결함을 구별하기 어렵다는 점이다. 딥러닝 이미지 분석은 이런 상황의 대안이 될 수 있으며, 제조업을 포함한 산업 전 영역에서 공장자동화의 기회를 열어주고 있다. 딥러닝에 기반한 이미지 분석은 육안 검사의 정교함과 유연성에 컴퓨터 시스템의

• 김진희 기자
• 2021-05-22 14:31