머신 비전 기반의 디바이스 관점에서 스마트팩토리라는 거대한 흐름에 어떻게 맞춰 준비해야 할지에 대해 살펴보겠다. 실제로 영상을 취득해서 데이터를 전송하는 부분에서 어떻게 하면 스마트팩토리, 즉 스마트 플랫폼이라는 솔루션에 융화될 수 있고 또 무엇을 준비해야 하는지의 관점에서 설명을 한다.
머신 비전을 이용해서 솔루션을 제공하는 업체이다 보니 우선 머신비전 쪽에서의 관점을 설명하고 머신비전에 어떠한 기술적 사항이 요구되고 있으며, 정확한 검사 솔루션을 제공하기 위한 기술적인 트렌드를 살펴본다. 또 머신비전 솔루션이 어떻게 스마트팩토리와 접목이 될 수 있는지, 또 영상을 통해서 검사, 판단한 정보를 실제로 스마트팩토리와 연동시키는 접합점에서 어떠한 기술이 필요한지 그리고 머신비전 카메라나 솔루션 업체들은 자사의 제품을 스마트팩토리에 적용하기 위해 어떤 기술을 준비해야 하는지 알아본다.
머신비전은 사람의 눈이 아닌 이미지 센서로부터 획득한 정보를 토대로 비전 알고리즘을 통해 여러 가지 검사를 한다. 검사를 하고 측정을 하고 불량을 검출하고, 로봇 가이드를 위한 위치 정보를 추출하고, 바코드나 문자를 인식하는 등의 일을 수행한다. 시스템 구성에는 일반적인 머신 비전 카메라와 알고리즘을 구현하기 위한 PC 또는 부가적으로 프레임 그래버가 들어간다. 그리고 거기에 필요한 비전 소프트웨어, 알고리즘 소프트웨어 패키지가 추가된다. 또 이런 전체적인 구성을 하나로 묶어 놓은 스마트 카메라 형태로도 비전 시스템을 구성할 수 있기도 하며 실제로도 존재한다.
카메라가 들어가 있는 제품은 모두 마찬가지지만 해상도는 점점 높아지는 추세다. 이미지 사이즈가 커지다는 얘기는 그만큼 미세한 부문까지 검사를 한다는 것이고 이를 위한 니즈가 대두되고 있다. 우리도 그에 맞춰 라인업을 구축하고 있다. 프레임 레이트도 상당히 높아지고 있는데, 프레임 레이트는 공정상에서 택 타임을 줄이기 위한 것이기도 하지만 기존 범위를 넘어서 응용 분야가 상당히 다양해지고 있다. 기존의 단순한 검사에서 벗어나 다양한 어플리케이션에서 니즈가 생기기 때문에 시스템은 고용량 고속을 요구할 수밖에 없는 상황이다.
영상을 정확하고 깨끗하게 처리하고 노이즈를 개선해서 정확하게 판단하기 위해 기본적인 이미지 프로세싱에는 높은 기술이 요구되고 있다. 또 하나는 기존의 솔루션처럼 단순하게 하나의 기능만 판단하는 솔루션은 점차 줄어드는 추세다. 사용자는 하나의 카메라와 하나의 솔루션으로 여러 가지 복합적인 솔루션을 구축하고자 한다. OCR 하나만 판독하거나 바코드 하나만 판독하는 아이디 체커 같은 솔루션도 있기는 하지만, 더불어 다른 비전 솔루션 알고리즘을 이용해서 패턴이라든지 게이징 기술들을 이용해서 복합적인 정황을 판단하려는 니즈가 높아지고 있다.
기존에는 각각의 항목들을 세부적으로 디테일하게 조정하는 것이 좀 더 강력한 기능을 제공하는 비전 솔루션처럼 느껴졌지만 실제로 사용자들이 원하는 건 복잡한 것이 아니라 상황이 어떻든 버튼 하나만 또는 아니면 설정이 몇 개 필요하든 알아서 가이드해 주는 형태의 인터페이스를 요구한다.
기존의 인터페이스가 UI 개념이었다면 이제는 유저의 행동 패턴이나 동작 패턴이 반영된 UX 기반의 인터페이스가 요구되는 상황이다. 그런 솔루션을 사용자가 심플하고 편하게 사용하기 위해서는 내부적으로 아무리 복잡하다고 해도 외부에서는 몇 개의 시뮬레이션 버튼을 자기의 환경(상황)에 적용할 수 있는 형태의 솔루션을 요구한다.
복합 솔루션이라든가 고해상도를 요청하고 프레임 레이트가 높은 기능들을 요구한다면, 하나의 카메라로 할 수 있는 성능은 커패시티가 늘어나는 상황에서 성능을 더 끌어올려야 한다. 기존의 단순 머신비전 카메라의 경우 장비를 구축하기 위해 많은 부가적인 외부 디바이스가 필요하다. 외부 조명을 써야 할 경우 조명 컨트롤러도 구입해야 하고 그에 따른 PC 솔루션이나 부가적 부품이 필요하다. 가능하면 이 모든 것을 카메라 쪽에서 제공해 주기를 바라는 니즈가 많다.
스마트 환경을 위해서는 PC에서 벗어나 핸드폰이나 패드 등을 이용해서 컨트롤하는 기능을 요구하는 니즈도 차츰 수면 위로 올라오고 있다. 비전 솔루션 입장에서는 정보를 추출하고 정확한 판단을 해서 정보를 주는 것이 주목적이다. 기존과 다른 관점이라면 기본 개념인 비전 역할 외에 커넥티비티 역할을 추가적으로 카메라 솔루션이나 머신 비전 솔루션도 확보해야 하는 상황이다.
인터스트리 4.0이나 스마트팩토리 등의 대표적인 키워드 중에서도 비전 솔루션이(머신비전)이 눈여겨봐야 할 키워드가 있는데, 모듈 공정이나 자율분산시스템, 설비 자체(공정 라인)가 언제든 바뀔 수 있는 것에 대한 대비, 클라우드, 사물인터넷, 스마트 센서, 센싱 등의 키워드를 갖춰서 구축하려면 실제로 스탠드어론 시스템도 있겠지만 진정한 스탠드어론 시스템이 돼야 하고 모듈 공정이나 라인에 유연하게 대처할 수 있어야 한다. 머신비전 카메라는 단순히 컨트롤러와 직접 연결되는 관점이었는데 카메라 자체도 서버 플랫폼이라는 점을 고려해야 하는 상황이다. 그에 맞춰 들어가는 검사 솔루션이 언제든지 바뀔 수 있다는 점을 고려해야 한다. 커넥티비티 솔루션도 고려해야 한다.
기존 단계에서 스마트팩토리를 위한 다음 단계로 넘어가기 위해 머신비전 솔루션이 준비해야 할 것을 보면, 기존에는 펑션 베이스, 즉 특정화된 기능 베이스로 솔루션이 구축됐다고 하면 솔루션 베이스라든가 언제든지 솔루션을 조합할 수 있는 형태로 구성돼야 한다. UI 자체도 사용자의 행동 패턴이나 동작 패턴을 분석해서 편하게 쓸 수 있는 방향으로 가야 한다. 하드웨어적 측면은 변함없이 계속해서 고성능을 요구하는 상황이다. 해상도나 프레임 등의 퍼포먼스는 복합 솔루션으로 나아가고 고해상도 이미지, 고속을 충족할 만한 하드웨어적 성능을 갖춰야 한다. 기본적인 와이어드 인터페이스라고 한다면 와이어리스 인터페이스도 고려해야 한다.
스마트팩토리가 이루어진다고 하면 공장의 라인 자체도 언제든지 조합이 가능한 형태로 구성될 것이다. 이를 모듈화라고 하며, 라인 상황에 따라서 필요한 솔루션을 교체 가능하고 업그레이드 가능한 형태로 구성해야 한다. 궁극적으로는 솔루션 자체도 고정 형태가 아니라 언제든 유연하게 대응할 수 있는 형태로 모듈화, 구성, 제공하는 형태가 필요하다.
모빌리티나 기존의 다른 IoT 디바이스들과의 연계와 관련해서, 우리도 스마트 패드를 이용해서 어플케이션을 컨트롤한 사례가 있다. 실제로 2014년 마켓 셰어를 보면, 전체 컴퓨팅 디바이스의 87~88%를 모바일폰이나 태블릿 등 모바일 디바이스가 차지한다.
결국 스마트팩토리로 간다면 지금처럼 사용자가 직접 라인에 가서 노트북을 연결해서 설정하기보다는 사무실에서 패드로 연결하거나 나아가 집이나 출장 중에 모바일 디바이스와 연결하는 형태로 구성될 것이다. 결국은 머신비전 카메라에도 어떤 장비가 많이 쓰이느냐에 따라 OS가 결정된다고 볼 수 있다. 머신비전 카메라 입장에서는 궁극적인 목적인 여러 가지 비전 프로세싱을 고속으로 처리해야 하고 높은 해상도와 고속에 대한 퍼포먼스를 어떻게든 극복하고 구축해야 한다. 더불어 커넥티비티 솔루션들이 추가적으로 구축돼야 한다.
또한 커넥티비티 쪽에 연결이 된다고 하면 현장에 있는 머신비전의 상황을 담당자에게 여러 가지 메시지 형태로 제공해야 하는데, 연산량이 많은 부분은 분산 프로세싱하도록 모듈화를 구성하거나 모바일 디바이스와 같은 자유로운 기능들을 요구하는 솔루션이 필요하며, AP 수준의 코드코어나 GPU 같은 것들을 사용하면서 UI나 인터넷 네트워크 커넥티비티를 제공하는 형태의 강력한 성능을 갖는 구조가 돼야 한다.
마지막으로 카메라 구조에 대해 간략하게 살펴본다.
기존에 하나의 프로세스 형태로 처리했다면 비전 프로세싱이라는 고성능의 본연의 목적을 수행하면서 커넥티비티 솔루션을 제공해야 하므로 패럴렐 프로세싱이 가능한 FA 모듈을 구성해서 하나의 시스템 형태로 구축해야 한다. 각 모듈들은 각각의 인터페이스를 설계해서 해상도에 따라서 센서를 교체하고 분산 컴퓨팅이 필요한 부분에 컴퓨팅 파워를 고려해서 모듈을 교체할 수 있게끔 스케이러블한 시스템 구조로 구성해야, 우리가 지향하는 스마트팩토리에 한걸음 더 다가갈 수 있는 형태가 된다.
김헌중 기술이사 라온피플
