산업 자동화에 대한 새로운 추세 등장

IIoT (Industrial IoT)란 산업용 디바이스들이 네트워크를 통해서 구현되는 IoT 플랫폼으로 스마트 공장같은 형태를 제시할 수 있다. 머신비전은 각종 제조 및 생산 장비 또는 공정들을 제어하거나 관련 정보를 얻기 위해서 실제의 영상 정보를 자동으로 취득 후 분석하기 위하여 광학계 및 카메라 등을 이용하여 검사 하는 하는 것인데 사람 눈의 인식기능을 카메라와 컴퓨터를 통하여 구현하는 기술을 말한다. 제조 과정에서 인간의 눈을 대신해 기계에 시각을 부여하여 다양한 분야에서 정밀한 측정과 결함 검사에 활용될 수 있는 기술이다.

각종 산업분야가 자동화로 전환되면서 급속도로 확산되고 있고, 생산공정 중 검사 공정에 반드시 사용해야 한다. 고성능 카메라, 이미지 프로세서, 소프트웨어 등을 통해서 일련의 검수작업에서 사람이 눈으로 보고 판단하는 과정을 기계가 대체한 시스템을 통해 생산성이 향상된다.

독일의 Industry 4.0과 스마트 공장은 ICT 기반으로 하는 자동 생산 체계로서 low level에서 데이터 수집이 핵심이며, 머신 비전을 이미지 센서같이 간편하게 사용할 수 있는 device에 대한 수요가 급증할 것으로 예상된다.

개방형 플랫폼과 스마트 카메라

일반적인 머신 비전 시스템은 산업용 카메라, 광학계, 조명, framegrabber, PC, 개발자 라이브러리 및 소프트웨어 형태로 구성되어 있음. 산업용 카메라에서 포착된 영상은 신호화하여 framegrabber를 통하여 PC에 전송됨. 검사 소프트웨어는 framegrabber와 연동된 개발자 라이브러리를 이용하여 제작되는데, 검사에 필요한 인식 동작은 개발자 라이브러리에 들어있다.

머신 비전은 PC 기반의 시스템으로 다양하고 복잡한 연산을 수행할 수 있다. 그 러나, 간단한 연산 조차 PC를 통해야하고, PC에 접속할 수 있는 산업용 카메라 개수도 한정적이며, framegrabber 생산 업체에 종속되는 구조이다. 또한, PC 기반 시스템의 단점으로 산업용 통신 및 신호 연계 부분에서 delay가 발생할 수 있으며, PC의 구조적인 한계로 인하여 진동, 분진 등이 심한 곳에서는 장기간 사용하기가 힘들고 고장으로 신뢰성이 저하된다.

이러한 머신 비전의 단점을 보완하고자, 산업용 카메라 자체를 이미지 센서의 개념으로 활용할 수 있는 단독 구동 형식의 스마트 카메라가 머신 비전 시장에 출시됐다. 스마트 카메라에는 이미지 센서, 자체 프로세서, 내장 메모리 및 외부 연결 포트를 장착하고 있는 독립형 장치(embedded device)로서 카메라에서 획득한 영상을 내장 메모리의 프로그램을 구동하여 자체 프로세서로 연산하여 결과만 외부 연결 포트로 전송함. 스마트 카메라는 사용 방법이 일반 센서 모듈과 비슷하여 생산 공정에서 다양하게 활용되고 있다.

특히, 기존의 복합 시스템은 여러 단계로 구성되어 있어 장애가 발생할 확률이 높고, 장애 발생시 어느 부분이 고장인지 진단이 힘들어 대처 및 복구에 오랜 시간이 소요된다. 또한 사용자의 수요 못지 않게 공급자 측면에서 머신 비전 부품을 개별적으로 나눠 공급해야 하는 복잡성을 개선하려는 의도도 있다.

다만, 스마트 카메라 조차 제조사의 라이브러리를 활용해야 하는 구조로서, 자체 프로세서 활용 방법 및 접근 방법이 공개되어 있지 않음. 이같은 방식은 초기 공정 셋업에는 매우 유리하나, 공정에서 발생하는 다양한 사건에 대한 대응성 및 기업이 보유하고 있는 노하우에 대한 섬세한 조건을 만족시키기는 어렵다.

최근 머신 비전 업계에도 OpenCV 등 공개 플랫폼이 등장하고 있으며, 이러한 공개 플랫폼을 탑재할 수 있거나 개발자가 산업용 카메라를 직접 조작하여 의도대로 동작시킬 수 있는 독립형 및 개방형 산업용 카메라에 대한 요구가 증대되고 있다.

머신 비전의 성장성

머신 비전의 역사는 오래되지 않았으나, 짧은 기간에도 불구하고 산업에 보급되고 있으므로 기술적 성장이 매우 빠른 편이다. 인간의 눈을 대체할 수 있는 기술이므로 인간의 인지 능력을 대체할 수 있을 때까지 발전할 수 있다. 특히, 머신 비전의 궁극적인 형태는 본 제안서와 같은 IIoT와 연동되는 개방형 카메라일 가능성이 높다.

독일의 Industry 4.0 제조 혁신 및 스마트 공장의 확산 보급에 따라 센서의 용도가 정밀도 보다는 생산 중인 제품에 많은 정보를 획득하는 것이 중요하게 됐다. 머신 비전에서 획득된 영상에서는 일반 센서보다 많은 정보를 얻어낼 수 있다. 이렇게 획득한 정보를 빅데이터 형태로 축적하여 비즈니스에 필요한 정보로 분석하면 투자자본수익률(ROI)를 얻을 수 있다.

따라서, IT 기술의 발전 및 공장 고도화로 인한 머신 비전에 대한 수요가 꾸준히 증가할 것으로 예상되며, 특히 머신 비전을 센서같이 활용할 수 있는 디바이스로써 스마트 카메라 내지 개방형 카메라의 성공 가능성이 높다.

머신 비전 대외 종속 해소 및 국산화 개발

반도체, FPD 공정의 상당 부분은 검사 공정이며, 검사 공정의 대부분은 머신 비전을 활용한 영상 검사이다. 스마트 카메라 혹은 카메라와 프레임 그래버는 머신 비전의 필수 부품으로서 대부분 검사 장비에 장착되고 있다.

머신 비전은 이미지 센서를 장착하고, 노이즈를 최소화한 카메라, 고속의 디지털 영상을 수학적으로 고속 처리하는 프레임 그래버, 수백만 픽셀을 대응하는 정밀 광학계, PC 및 라이브러리로 구성됨. 현재 이러한 머신 비전의 구성품 대부분은 외국에서 수입하고 있으며, 소프트웨어 및 관련 기술 조차 대외 의존도가 매우 높다. 국내 머신 비전 업계는 이러한 수입품들을 조합하여 어플리케이션을 제작하여 납품하는 수준으로 부가가치가 낮다.

또한, 소프트웨어 및 라이브러리는 프레임 그래버 생산 업체에 종속되며, 대부분 프레임 그래버 및 머신 비전 라이브러리는 선진국의 독점적 기업이 시장의 대부분의 시장을 장악하고 있음. 머신 비전 어플리케이션을 제작하고 납품하면, 구입비와 별도로 로얄티 혹은 라이센스 비용을 요구하므로, 기술 무역 수지에 일조하고 있다.

따라서, 이러한 심각한 대외 무역 수지 적자 및 대외 기술 종속성을 타개하기 위하여 머신 비전을 구성하는 구성품을 국산화하는 한편, 스마트 카메라와 차별화되는 전략으로 하드웨어와 OS에 대한 사용자의 접근을 과감하게 공개하는 것도 새로운 시장 개척 차원에서 과감하게 시도해 볼 필요가 있다.

머신 비전 내구성 향상으로 보급 활용성 증가 및 부가가치 향상

일반적인 산업 환경에서는 진동, 열, 분진, 습기, 고전압, 전자장 및 오염 물질등으로 인하여 PC가 상대적으로 취약해 고장이 발생하기 쉬움. 또한, 산업 현장은 24시간 정지하지 않고 돌아가는 경우가 많기 때문에 간혹 다운되는 PC의 경우 원인을 알 수 없는 셧다운(shutdown)이 발생할 가능성이 매우 높다.

한편, 머신 비전으로 구현할 수 있는 간단한 기능임에도 PC와 프레임 그래버 등 많은 부품이 장착되어야 하므로 장착 공간과 PC 제어기 불안 문제 및 비용 상승으로 머신 비전이 산업 현장에 적용하기 어려운 경우가 많이 있다.

따라서, 현 시스템 하에서 머신 비전을 적극적으로 보급하고 활용하는데 한계가 있다. 한국을 비롯한 아시아 권의 경우 절반 이상이 PC 버전인데 반하여, 선진국의 머신 비전 시장은 스마트 카메라임을 고려하면, 차후 독립형 및 IIoT를 지원하는 카메라 개발은 반드시 필요한 것으로 사료된다.

IIoT와 연동되는 산업용 개방형 카메라 정의

·IIoT와 연동 : 카메라 자체가 PC와 관계없이 독립적으로 구동 및 연산하는 장치로  Ethernet, EtherCAT, RS-232, RS-485, USB, 기타 I/O 접점 등 통신 기능을 가지고 있어서 산업용 네트워크에 직접 접속이 가능하다.

·개방형 : 하드웨어 구동 방법과 장착된 기능들을 활용할 수 있는 방법을 공개하고, 저변이 넓거나 공개된 개발자 도구로 구동 로직과 어플리케이션을 자유롭게 제작하고 설치할 수 있다.

·카메라 : PC와 상관없이 독립적으로 영상을 취득하고 사용자가 자유롭게 영상 처리 알고리즘을 제작하여 영상에서 정보를 검출할 수 있다.

산업용 개방형 카레라와 근접한 기술은 스마트 카메라이다. 선진국의 머신 비전 선도 업체에서는 기존 PC 기반의 머신 비전 솔루션과 차별화되는 단독 구동 방식의 스마트 카메라를 출시했다. 자체 연산 프로세서와 메모리 및 통신 포트를 탑재하고, PC 등에서 제작한 구동 로직을 스마트 카메라에 다운로드 한다. 기존에 PC 방식의 개발 도구(SDK)를 응용하여 스마트 카메라 용 개발자 도구로 활용하고 있으나, 스마트 카메라 장치 구동 방법이나 어플 제작 방법을 자사의 플랫폼을 활용할 것으로 제한하고 있다.

본 과제에서 제안하고자 하는 구조는 리눅스 등 공개 OS를 설치하거나 Windows CE 등 사용자가 OS를 선택하여 직접 설치할 수 있는 공개 구조이다. 또한, 비전용 어플 뿐만 아니라 다양한 어플 제작을 위한 개발자 도구와 라이브러리도 자유롭게 설치할 수 있다. 이미지 센서 및 통신 포트 등 내부 장치 구동 방법도 공개하여 사용자가 산업 현장에서 발생하는 다양한 상황에 대비하여 어플을 작성할 수 있는 구조이다. 사용자 자신의 고유한 이미지 센서를 만들 수 있는 개발 솔루션을 제공하는 것이다.

스마트 카메라 제품 관련 기술 현황

카메라의 연산 성능 스펙이 일반 PC 수준에 이르고 있다. 일부 카메라는 Quad core를 탑재하고 FPGA와 GPU까지 장착된 모델을 선보이는 중이다. PC 레벨에서 검증된 개발자 라이브러리를 카메라에 적용함으로써 관련 산업에 대한 지배력을 강화하고 있다. 다만, 카메라 내부를 공개하지 않고, 카메라 제조사의 소프트웨어와 플랫폼에 구속시키려는 경향이 강함. 하드웨어 스펙을 높이고 상용 개발자 라이브러리나 OpenCV같은 공개된 도구의 대부분을 지원하는 전략을 구사하는 사례도 있다.

미국의 코그넥스(COGNEX)는 세계 최고의 성능과 품질을 보유한 기업으로 머신 비전 업계를 선도하고 있다. 과거 PC에 장착하는 고성능 framegrabber와 탁월한 성능을 가진 소프트웨어 라이브러리를 활용하여 단독으로 활용할 수 있는 스마트 카메라 제품을 시장에 출시하고 있음. Cognex에서 제공되는 기능은 품질을 보장하는 것으로 평가되나, 내부 I/O 미공개, user-subroutine의 링크 및 데이터의 연동 불편으로 실질적으로 회사에서 지원되는 기능만 활용할 수 있는 단점이 있다.

내쇼날 인스트루먼트(National Instrument, 미국)는 주로 연구실 환경에서 사용이 가능하고 높은 호환성을 특징으로 하는 기업으로 머신 비전 제품 군에 스마트 카메라를 추가했다. NI는 Labview나 Measurement Studio 같은 PC 기반의 소프트웨어에서 DAQ나 DIO 등의 보드 제품 군과 연동될 수 있도록 소프트웨어 플랫폼을 제공하며, 영상 처리로는 PC 버전의 IMAQ를 기반으로 한다. 단점으로는 Windows 기반이라 Linux 등에서 활용하려면 다소 불편하다는 점을 들 수 있다.

BOA2(Teledyne Dalsa, 캐나다)는 산업용 카메라 전문 기업으로 카메라 기술을 활용하여 스마트 카메라를 출시했다. 노이즈 레벨이 낮아 화질이 우수하며, 고성능 이미지 센서를 장착했고 컴팩트한 설계가 특징이다. 외부 통신 포트를 활용하여 자사의 소프트웨어를 iNspect 활용하여 구동시키므로 사용자가 하드웨어 내부를 활용하는 데는 한계가 있다.

Iris GT(Matrox, 캐나다)는 다양하고 공개성이 높은 라이브러리리 및 적정한 가격을 장점으로 하여 산업계에 널리 보급된 머신 비전 전문 기업으로, 스마트 카메라 시장에도 참여하고 있다. C언어 기반의 MIL 라이브러리를 활용하여 스마트 카메라를 구동할 수 있으며, 극한 환경에서 사용할 수 있도록 제작됐다. Windows기반의 환경에서 구동한다.

FQ-2(Omron, 일본)은 컴팩트하고 강한 하우징으로 IP67 방수 기능과 간편한 케이블 연결 및 높은 동작 신뢰성이 높은 것이 장점이다. 자체적으로 조명을 내장하고 있으며, 설치가 쉽고 케이블 배선이 간단하나, 자체 소프트웨어를 이용해서 구동해야하므로, 사용 방법에 다소 제약은 있다.

선도 기업의 제품을 비교해 보면, 단독 구동형 카메라는 이미지 센서, 자체 프로세서, 2 GB 수준의 램과 저장 공간, Window 등의 OS, 통신 및 신호 포트, 개발용 도구 및 비디오 출력 포트가 공통점이다. 따라서, 하드웨어 구동 정보를 공개하는 경우에도 상기의 기본 스펙은 맞추어야 할 것으로 사료된다.

국내외 개발 수준

해외에서는 기존 PC 기반의 머신 비전 기술과 제품군을 활용하여 스마트 카메라에 적용하여 관련 기술 독과점 상태이다. 다만, 스마트 카메라가 개방형이 아니라서 제조사의 개발자 라이브러리에 의존하고, 직접적으로 Fieldbus 에 접속하는 모델은 사례가 많지 않다. OpenCV 등 공개 기술 등장으로 전용 라이브러리는 점차 시장이 축소되고 있다.

국내의 관련 기술은 대외적으로 대부분 종속 상태. 일부 회사에서 자체 프로세서를 탑재한 스마트 카메라를 개발 및 판매 시도를 하고 있음. 개발자 라이브러리보다 수요자에게 customizing된 형태로 제공함. 필드버스(Fieldbus) 및 산업용 이더넷에 직접 접속하지는 않는다.

기술적·경제적 파급 효과

최근 국내외에서 발화 문제로 이슈가 된 스마트 폰으로 인하여 스마트 관련 제품을 생산하는 기업에서는 검사 공정을 강화한다는 정보가 있음. 검사 공정에는 상당수가 비전 검사 장비가 차지하고 있는데, 이로 인하여 검사 라인의 신규 투자가 증가하여 머신 비전 관련 제품의 수요가 할 것으로 예상된다.

또한, 설치 비용 감소 및 편리성 향상으로 인한 신규 수요 및 업그레이드 수요가 있을 것으로 예측되며, 구매 기업에서도 카메라 뿐만 아니라 렌즈, I/O 블록까지 턴키로 구매하여 매출이 증대될 수 있다.

검사 로직을 사용자가 자유롭게 작성함으로써 공정 생산성 향상으로 인한 생산 코스트가 감소 될 뿐만 아니라, 생산품의 품질 향상으로 인한 소비자 분쟁 비용 및 막대한 리콜 비용을 줄일 수 있다.

선진국의 독점직 지위를 가진 기업들이 보유한 개발자 라이브러리에 대하여 해외 의존성 감소로 로얄티 및 라이센스 비용을 줄일 수 있으며, 궁극적으로 수입 대체 효과 및 해외 시장 경쟁력 확보 등의 효과가 예상된다.

공개 라이브러리를 사용할 수 있으므로 해외 선진국의 선도 기업이 독점적으로 보유한 소프트웨어 등 지적재산권을 회피하여 산업용 시스템을 구축할 수 있다. 또한, 해외의 지적 재산권 확보로 인한 해외 특허 공세에 대응이 가능하다.

사용자가 임의로 라이브러리를 설치함으로써 폐쇄적 구조의 기존 스마트 카메라의 제한적인 기능을 극복할 수 있음. 하드웨어를 사용자가 자유롭게 사용함으로써 보다 연산속도가 빠르고, 사용자가 원하는 구성으로 산업용 장치를 구성할 수 있다. 적은 공간을 차지하고, 사용자가 원하는 연산만 수행하므로 프로세싱의 안정성이 높아지고 종합적인 공정의 효율이 향상된다.

고도의 수학적 연산을 기반으로 하는 소프트웨어가 중요하므로 부가가치 창출이 용이하며, 지식기반의 양질의 일자리를 창출할 수 있음. 또한, 검사 공정 특유의 시력 저하 등 근무 유해 요소 저감으로 인한 근무 여건이 향상된다. 

한국생산기술연구원