고정밀도 AI 비전 검사에 최적화...효율성·생산성↑ ‘비전문가 활용성 제고’ SICK Nova Foundation 소프트웨어 장착 씨크(SICK)가 인공지능(AI) 기반 머신비전 시스템 ‘Inspector83x’를 출시했다. 이 제품은 고속 생산라인에 특화된 AI 비전 검사 솔루션으로, 품질검사 영역에서 고도화된 효율성과 생산성을 달성하는 데 기여한다. 또 해당 솔루션의 가장 큰 특징 중 하나는 카메라에 일부 샘플 및 레퍼런스를 적용하는 작업만으로 초기 설치가 가능한 점이다. 구체적으로, 복잡한 생산 현장을 관리하는 사용자는 시크의 웹 서비스 컴퓨팅 기능인 ‘dStudio Cloud’를 통해 분류 작업을 훈련한 자체 신경망을 자율적으로 다룰 수 있다. Inspector83x에 접목된 하드웨어는 최대 5MP의 해상도 및 고사양 조명이 이식돼 검출 정확도가 향상됐다. 아울러 쿼드코어 CPU가 탑재됐고, 산업용 네트워크 기반 고속 데이터 전송이 가능해 기기 자체적으로 AI 검사를 진행할 수 있다. 이와 관련해 결함 및 이상 감지, 분류 등 품질검사 공정을 수행하는 머신비전 검사는 초당 최대 15회급 성능으로 알려졌다. 이 성능은 소비재(Fast-Moving Co
초정밀 공정으로 세대가 넘어갈수록 공정 기간과 비용이 지속적으로 증가하고 있다. AI 기반 공정 최적화는 생존을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. AI 기술은 매우 정확하고 효율적인 인사이트를 제공할 만큼 고도화됐지만, 현장의 87%는 AI 도입에 실패하고 있다. 그 원인을 박진우 알티엠 부대표는 ‘현장의 불확실성’이라고 진단했다. 제조AI 실패의 원인을 극복하기 위해서는 어떤 대안이 있을지, 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 알티엠 박진우 부대표가 발표한 내용을 정리했다. 현장의 제조 기업은 어떤 AI 기능과 기술을 필요로 하고 있을까? RTM이 2020년부터 2022년 국내 중견 제조기업 및 장비기업 대상으로 조사한 결과 △불량 탐지 △AI 기반 양질 검사 △스케쥴링 예측 △시뮬레이션 등의 AI 기술 등이 필요 요소로 꼽혔다. 초정밀 공정으로 변하면서 nm 단위 3D 공정, 수전 개 제조 공정, 오랜 생산 기간, 수많은 제조 설비 등의 공정 복잡도가 증가했다. 복잡한 공정을 모니터링하기 위해 수많은 센서가 부착되고 이로 인해 수많은 데이터가 발생하기 시작했다. 모니터링할 수 있는 수많은 데이터는 AI와 머신러닝을 적용하기 최적
헬로티 임근난 기자 | 트윔은 2010년 설립된 이래, 제조 공정에서 필요한 제어 솔루션을 시작으로 머신비전과 인공지능(AI)을 이용한 품질 검사를 제공하며. AI 비전 검사 전문기업으로 기술력을 인정받았다. 지금은 AI 비전 검사 솔루션인 MOAI와 AI 검사기인 T-MEGA를 독자 개발해 금속부품, 식음료, 바이오, 2차전지, 자동차, 전자 등의 산업군에 공급하고 있다. 특히 인공지능 검사 설비에 대한 미래 가치를 인정받아 지난해 11월에는 코스닥 상장을 했다. 트윔의 정한섭 대표는 “AI 비전 검사 솔루션을 공정 환경을 반영한 맞춤화로 제공하여 고객의 디지털 전환에 일조하겠다”고 말했다. Q. 주력하는 사업은. A. 트윔의 사업영역으로는 크게 3가지이다. 첫째는 룰-기반을 이용한 디스플레이 공정에 얼라인먼트(Alignment) 시스템을 구축하고 있으며, 모든 공정의 머신비전을 표준화하여 관리에 용의성을 제공하고 있다. 둘째는 빅데이터를 이용한 원자재 관리 서비스와 공정 설비 분석 시스템을 제공하고 있다. 마지막은 인공지능 기반으로 금속 부품, 식음료, 2차전지 등 검사하고자 하는 상품에 맞게 검사 소프트웨어부터 광학기기 및 하드웨어까지 맞춤화로 제공하고
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