산업지식인에서는 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변하는 내용을 다뤘습니다. 각 주제별로 진행된 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모았습니다.
머신비전 기술은 산업 내 다양한 영역에서 영향력을 확대되고 있는 기술입니다. 4차 산업혁명이 도래함에 따라 디지털 전환이 산업 내 핵심 키워드로 자리잡았는데요, 이에 머신비전 기술은 혁신 기술과 융합되면서 기업에게 새로운 가능성을 제공할 것으로 기대받고 있습니다.
양일에 걸쳐 진행된 이번 웨비나에서는 '머신비전 버추얼 서밋 시리즈 (Machine Vision Virtual Summit Series)'를 주제로 라온피플·바올테크·시원광기술·엠비젼·이미지포커스 등이 발표 내용을 담았습니다.
첫날에는 ‘전문가와 함께하는 머신비전 토크 콘서트’ 세션에서 ‘Industry4.0의 핵심기술 머신비전, 앞으로의 역할은?’을 주제로 이진원 바올테크 대표와 이석중 라온피플 대표가 발표를 진행했습니다.
둘째 날 발표는 세 가지 주제로 구성된 ‘2021 머신비전 온라인 컨퍼런스’에서 신재훈 시원광기술 이사·박상범 엔비젼 선임연구원·정민기 이미지포커스 대리 등이 각 주제별 발표를 맡아 머신비전 관련 기술에 대해 설명했습니다.
이번 웨비나에서 펼쳐진 머신비전 기술의 미래에 대한 궁금증과 이에 대한 답변에는 어떤 것들이 있었을까요?
Q & A
Q. 시스템 엔지니어링 관점에서의 머신비전은 컴퓨터 비전과 구별되는가?
A. 머신비전 기술은 컴퓨터 비전을 기반으로 한다.
Q. 머신비전 시스템 도입 시 고려해야 할 사항과 운영상 비용 절감 요소로는 어떤 것들이 있는가?
A. 검사 항목에 적합한 조명을 선택하는 것이 중요하며, 설치환경에 따라 비용 절감 요소는 달라질 수 있어 실제 도입 시 충분한 논의와 사전 검토가 필요하다.
Q. 머신비전 시스템을 설계 시 장비 설치영역 내 주변광 영향을 고려해야 할 것으로 보인다. 주변광을 차단하거나 제압하는 기술이 있나?
A. 기구적으로 차단하는 방법이 일반적이다. 그것이 불가능한 경우, 조명 광량을 높여 주변광에서 생기는 노이즈를 낮추는 것이 하나의 방법이 될 수 있다.
Q. 머신비전 분야에서 LED를 기본으로 활용하는가?
A. 과거에는 할로겐을 사용하기도 했으나, 최근에는 LED 광원이 대다수다.
Q. 머신비전에 활용되는 좋은 조명과 나쁜 조명은 어떻게 구분하나? 조명 선택에 중요한 요소는?
A. 피검사물 검사 영역의 영상을 완성도 있게 도출하고, 설비 설치에 시간 및 비용이 과다하게 소요되지 않는 요소를 갖춘 조명을 선택하는 게 좋다.
Q. 머신비전은 자동 검사, 산업용 로봇 및 공정 분야에서 주로 활용되는가?
A. 제조 분야에서는 이미지를 촬영해 공정에 활용하는 분야가 주력 활동 무대다. 질문자 언급 분야가 대표적이라고 평가된다.
Q. 국내 머신비전은 대부분 검사 영역에 적용되고 있는 것으로 보인다. 분야별 적용 비율이 어떻게 된다고 보나?
A. 제조 분야로 한정해 검사 분야뿐만 아니라 물류 및 로봇 등 분야에서 활용 빈도가 높다. 거시적 의미에서의 머신비전 기술은 제조업에 국한되지 않고, 자율주행·자동 신호등·CCTV·국방 등 다양한 영역에서 도입 중이다. 최근에는 제약·식음료·바이오 등 분야에서 폭넓게 활용되고 있다.
Q. 제약 분야에 딥러닝 기반 머신비전 시스템 도입 사례를 설명한다면?
A. 검사 분야에서는 제품 포장 상태 검사, 카운트, 분류 등 공정에 사용되고 있다.
Q. 머신비전 기술을 교통 분야에 활용 시 객체 인식 및 실시간 분석이 중요할 것으로 분석된다. 이를 처리하기 위해 AI 딥러닝은 엣지단에서 어떤 방식으로 적용되고 있나?
A. 엣지단에서 해당 과정을 처리하기 위해 NPU나 GPU가 탑재된 임베디드 칩 등이 이용된다.
Q. 조사 방식에 따라 결과물이 달라질 것 같다. 최적의 조사 방식을 자동으로 적용할 수 있는 효율적인 방법이 있나?
A. 조명 하나로 모든 것을 측정하는 것은 쉽지 않다. 때문에 검사하고자 하는 항목이나 품목에 따라 개별 구성하는 것이 좋다. 여기에 몇 가지 품목을 검사하기 위해 복합 조명을 구성하는 방법도 고려할 수 있다.
Q. AI 머신비전의 경쟁력 요소는 무엇이 있다고 생각하나?
A. 검사할 제품이 어떤 것인지에 따라 다르다. 다만, 머신비전은 불량을 포착하는 분야이기 때문에 광학 기술이 가장 기초적이다. 해당 구성으로 본다면 AI 머신비전 하드웨어 영역의 진입장벽이 높을 것으로 보인다.
Q. 제조 품질 관리를 위해 AI 검사는 필수 기술로 부상하고 있다. AI 검사 공정에서 AI 동작 원리에 최적화된 검사 시스템과 알고리즘이 필요한데, 이에 대한 솔루션을 제시한다면?
A. CNN 기반 딥러닝 알고리즘을 이용해 분류 및 검출 공정을 구축하고 있다.
Q. 스테레오 시스템의 성능 향상 방법에는 어떤 것이 있나?
A. 우선 이미지 품질을 높이는 것이 중요하다. 시료에 맞는 조명 및 모델 선택이 중요하다고 생각한다.
Q. 원형돔과 사각돔 조명의 공통점 및 차이점은?
A. 공통점은 사용 목적이 동일하다는 것, 차이점은 가격 및 기구 설치 과정이다,
Q. 웨비나에서 사각돔 조명이 고속 검사에 유리하다고 언급했다. 어떤 요소가 작용하기 때문인가?
A. 상대적으로 사각돔 조명이 다른 조명에 비해 출력이 높기 때문에 고속 검사에 적합하다.
Q. 기업별로 제품 생산 환경 및 조건이 다르다. 머신비전 도입 시 해당 요소도 고려 사항에 포함되나?
A. 제품 및 생산 환경 조건이 머신비전 결과물에 영향을 미치기 때문에 이를 고려해 머신비전 시스템을 도입해야 한다.
Q. 머신비전 공정에서 데드존이 생길 경우, 이에 대한 대응 방법은 어떤 것들이 있을까?
A. 스테레오 비전 타입은 이미지 품질에 따라 데드존 영역이 다르게 설정된다. 시료에 따라 조명 타입 및 세부 파라미터를 다르게 구성해야 한다.
'머신비전 버추얼 서밋 시리즈 (Machine Vision Virtual Summit Series)' 웨비나에서 다양한 질의응답이 오갔습니다. 머신비전의 미래를 내다보는 데 도움이 되셨나요?
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헬로티 최재규 기자 |
