인공지능은 육안 검사 및 품질 제어를 넘어 머신 비전 시장을 확대하고 있다. 기업은 AI 비전을 활용하면서 생산성과 효율성을 더욱 높일 기회를 마련하고 있는데, 제조에 적용된 AI 머신 비전은 제품 품질과 전반적인 시스템 효율성을 개선한다. 제조 라인의 처리량을 늘리면서 인건비를 절감하고, 근로자가 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 도와준다. 더욱 효율적으로 AI 머신 비전을 사용하는 방법은 무엇일까?

 

에이디링크는 기업의 생산성을 높여주는 엣지 AI 머신 비전을 쉽고 빠르게 시작할 수 있도록 도와준다. 인더스트리솔루션 인사이트 웨비나 AI 비전 활용 가이드에서 에이디링크 정충근 수석의 발표를 정리했다.

 

에이디링크는?

 

에이디링크는 전 세계의 인공지능을 구현하기 위해 엣지 컴퓨팅을 제공하고 있다. 스마트 제조, 자율이동 로봇, 자율주행, 5G 특화망 등의 분야에 엣지 하드웨어 및 소프트웨어를 공급하고 있는 기업이다. 1995년에 설립되어 임베디드 컴퓨팅 분야에 26년 경험을 갖고 있으며, 전문 엔지니어링 서비스 제공을 위해 전 세계에 9개의 디자인 센터와 20개의 영업사무소를 운영하고 있다.

 

에이드링크의 차별 핵심 경쟁 포인트는 강력한 처리 기능의 하드웨어 솔루션, IP67 설계, 압도적인 시장 점유율을 통해 확보된 많은 레퍼런스와 여러 파트너사와의 구축된 다양한 시스템, 고객 친화적인 분석 기회를 제공해 빠른 시간 안에 구축할 수 있는 시스템 등이다.

 

실제 산업 현장에서는 클라우드 서비스 공급자들이 제공하지 않는 중간 범위의 갭이 발생한다. 에이디링크는 이를 쉽게 연결해줄 수 있는 미들웨어 매개체를 제공하고 있다. 머신비전 솔루션 에이디링크 EVA 소프트웨어 개발 키트, 머신비전, 엣지 플랫폼과 같은 엣지 하드웨어 및 소프트웨어를 전체 솔루션으로 공급하고 있다.

 

효율성 향상을 위한 AI 머신 비전

 

기업은 기존의 공장을 업그레이드하거나 운영 효율성을 향상시키기 위해 새로운 기술을 찾기 시작한다. 공장의 새로운 생산 시설을 지었을 뿐만 아니라 운영을 강화하기 위해 유지 보수를 미리 예측하는 솔루션과 같은 새로운 기술도 도입한다.

 

불과 몇 년 전부터 IoT 기술을 넘어 AI가 스마트 제조 시장에 접목됐다. 특히 AI 기반 머신비전 시스템은 업계의 성장을 주도하고 있다. 리서치 기관의 조사에 따르면 2020년 123억 달러로 평가되는 머신 비전 시장은 2028년까지 매해 6.9%씩 성장할 것으로 예측돼, 머신 비전 시장은 더욱 커질 것으로 전망된다.

 

AI 머신비전은 카메라를 이용해 제품의 이미지를 캡처, 영상을 기록하고 생산 품질을 검사하는 인사이트를 제공한다. 또한 작업자·운전자 시설 자체에도 AI 기능을 통합할 수 있다. 다양한 디바이스나 시설 또는 장비의 모든 시각 데이터를 사람이 활용하기 위해 노력하고 있다.

 

에이디링크는 최근 비전 비즈니스 센터의 이름을 커넥티드 팩토리 센터에서 엣지 비전 센터로 변경했다. 이름에서 볼 수 있듯 엣지 비전에 더욱 집중하겠다는 의지다. 엣지는 클라우드로 데이터를 보낼 필요 없이 디바이스 자체에서 자율적으로 처리할 수 있는 기술이다. 자율 디바이스가 중요해지고 있는 최근, 엣지 디바이스에 더 많은 지능을 추구하려면 어떻게 해야 할까?

 

예시1. 식음료 분야에 활용되는 AI 머신비전

 

AI비전은 스마트 카메라, AI 박스, 비전 시스템 트레이닝을 위한 고성능 컴퓨터에서 시작된다. 에이디링크의 강점은 하드웨어뿐만 아니라 미들웨어도 제공한다는 것이다. 미들웨어의 목적은 시스템 통합자가 고객 앞에 놓인 모든 가능성을 볼 수 있게 하는 데 있다. 기존 파트너의 리소스와 소프트웨어를 활용해 짧은 시간 안에 PoC를 구현할 수 있는 장점이 있다.

 

반도체, 디스플레이 등의 하이테크 산업뿐만 아니라 농작물, 식음료 분야에도 사용할 수 있다. 식품 및 음료 제조업체는 생산 및 포장 공정을 최적화하기 위해 많은 시간과 자원을 혁신 및 투자하고 있다.

 

바르게 움직이는 라인은 더 많은 생산량을 의미하지만 동시에 문제를 야기하기도 한다. 식품 및 음료 생산 속도를 높이기 위해서는 라인을 적극적으로 모니터링해 결함·손상된 병 또는 포장 자재 취급 문제를 찾아내야 하고, 필요한 경우 적시에 생산을 중단해야 더 큰 리스크를 막을 수 있다.

 

 

식음료 분야에서는 여전히 사람의 눈에 의존해 수동으로 분류 및 검사를 하는 경우가 대다수다. 사람인 검사관의 시야는 제한적이고 정확도가 떨어진다. 식품 및 음료 제조업체는 생산을 계속하고 더 높은 품질을 보장하기 위해 인공지능을 적용해 머신 비전 검사 시스템을 강화하고 있다.

 

패턴을 학습하고 분류하는 AI 기능을 통해 머신 비전 기술은 깨진 병, 찢어진 포장 및 기타 생산을 중단하고 폐기물을 생산하는 자재 취급 문제를 감지한다. 기존의 머신 비전 어플리케이션은 종종 규칙 기반 검사에 의존하지만, 식품 또는 음료 제조업체의 AI 시스템은 기계가 감지하기 더 어려운 비표준 패턴을 식별하도록 훈련된다.

 

비주얼 검사 시스템이 고속으로 지나가는 제품을 실시간으로 감지하고 경보를 발령하는 것도 중요하다. 시스템이 수집하고 생성하는 데이터는 제어, 데이터 관리, 로깅 시스템 또는 기타 프로세서와도 통합되어야 한다.

 

에이디링크의 AI 스마트 카메라는 딥러닝을 활용해 24시간 항시 일관된 기준으로 분석하고 판단해 정확도와 처리 속도를 크게 향상시킨다. 식품 또는 음료 공장의 환경은 다른 유형의 제조보다 더 덥고 습한 경우가 많으며 청결 및 위생에 대한 규정이 엄격하다. 따라서 머신비전 검사 시스템에 사용되는 에이디링크의 하드웨어는 온도, 습도 등의 열악한 환경에서도 작동되도록 설계됐다.

 

식품 공장의 치킨 분류에 관한 예시가 있다. 이 공장에서는 닭을 다리, 날개, 가슴살 등 부위별로 분류하고 포장 상자의 QR 코드 인식을 요구했다. 고객은 IP67 산업용 카메라가 필요했고, 고도로 통합되고 IP67 기능이 탑재된 에이디링크의 NEON 카메라를 선택했다.

 

이 사례를 통해 알 수 있듯이 식품이나 음료와 같은 일부 전통 산업에서도 AI를 적용하는 트렌드를 볼 수 있으며, 이런 종류의 산업은 AI 기술을 사용하는 데 더 개방적이다. 그 이유는 반도체 등의 분야보다 정확도에 대한 엄격함이 덜하기 때문이다. 전통 산업이 AI를 사용하는 데 더 개방적이며, AI를 사용해 성공하기 더 쉽다고 할 수 있다.

 

예시2. 작업자의 안전을 지키는 AI 머신비전

 

ONVIF 프로토콜은 대부분의 IP 카메라에서 사용된다. 에이디링크의 비전 시스템 EOS-JNX는 ONVIF 지원 및 업링크 포트를 통해 IP 카메라 및 NVR과 쉽게 통합되고 AI 추론을 구현해 PoE hub, IPC를 절약하고 설치에 필요한 공간과 케이블링을 줄여준다.

 

프랑스의 작업 현장에서는 공사 현장에 안전 모니터링 시스템을 도입해 지게차가 사람이 가까이 오면 알람을 울려 사람을 안전하게 보호한다. 이 사례에 에이디링크의 EOS 비전 시스템이 적용됐다.

 

대만의 현장에서도 적용 사례가 있다. 스마트 카메라를 활용한 AI 모델은 트럭이 올바른 장소에 주차되었는지, 삼각콘이 적절한 위치에 놓여 있는지 감지한다. 그리고 노란색 보호복을 입은 작업자가 나타났을 때, 이 작업자가 SOP에 따라 헬멧과 보호복을 입었는지 감지한다. 보호복과 헬멧을 착용하지 않으면 관리자에게 경고를 보낸다.

 

이 시스템에는 NVIDA Jetson TX2 기반의 네온 스마트 카메라가 적용됐다. 화물차의 정차 위치와 작업자의 보호복 대해 착용 여부에 대해 트럭에 번호판 차량에 탑재된 물질까지 인식하는 업그레이드 된 사례도 존재한다. 여기서는 다수의 카메라를 연결하는 비용 효율성을 고려하여 EOS 시스템이 선택됐다.

 

로봇 Arm의 위험으로부터 작업자를 보호하기 위한 시스템 구축 사례도 존재한다. IP솔루션은 설치 유연성이라는 장점이 존재하지만, 복잡한 케이블링과 고품질 네트워크 대역폭이 필요하다. 에이디링크는 발달된 AI 알고리즘과 산업용 스마트 카메라로 이런 문제를 해결해준다.

 

NEON AI 스마트 카메라는 천장에도 설치할 수 있어 바닥 면적을 차지하지 않는다. 물리적인 경계가 없으므로 AMR이 공장과 창고를 자유롭게 이동할 수 있다. NEON 스마트 카메라와 로봇 Arm만 연결하면 스마트 카메라에서 바로 이미지를 분석하기 때문에 전송 지연에 대한 문제점도 해결해준다.

 

EDGE VISION ANALYTICS

 

충분한 예산과 인력, 자원을 보유한 대형 제조업체가 아닌 중소업체에서는 AI에 대한 투자가 얼마나 수익을 가져올 것인가에 대한 고민을 하게 된다. 어떤 하드웨어를 선택할지 조사하고, 개발 키트를 구매할 것이다.

 

그다음에는 현장의 데이터를 학습해 AI 모델을 구축해 개발 키트에 통합하는 방법을 연구하게 된다. 솔루션 벤더를 찾지만 각각의 특정 시나리오에 맞는 완벽한 솔루션을 제공하는 벤더를 찾는 것은 쉽지 않다. 에이디링크는 이런 중소업체의 문제를 해결하기 위해 ‘EDGE VISION ANALYTICS'라는 PoC 스타터 키트를 개발했다.

 

 

딥러닝의 흐름을 살펴보면, 먼저 데이터를 수집하고 데이터를 레이블링하는 작업을 거치게 된다. 데이터 레이블링은 귀찮은 작업이지만 매우 중요하다. 데이터 레이블링을 지정한 후 적절한 네트워크를 선택해야 한다.

 

여기서부터 프로세스가 복잡해지고 어려워진다. 네트워크를 선택한 후 가장 어려운 부분은 트레이닝이다. 이를 위해 많은 소프트웨어 도구를 구축해야 하는데 시간이 너무 많이 소요된다. AI프레임 워크가 있지만, 사람들이 모델을 훈련시키는 것은 여전히 어려운 작업이다. 많은 코딩이 필요하고, AI에 대한 전문 지식이 필요하기 때문이다.

 

모델링하고 학습한 후에도 모델이 너무 크거나 대량이면 모델을 직접 배포할 수 없다. 메모리를 줄이고, 더 높은 효율성을 얻으려면 모델 최적화를 수행해야 한다. 최적화는 매우 특별한 기술이며, 현재 가장 강력하게 최적화된 도구는 NVIDA TensorRT와 인텔의 OpenVINO다. GPU는 NVID에서 설계 및 제조하므로 Tensor RT는 최적화를 수행하기 수행하는 가장 강력한 도구다.

 

NVIDA는 고객을 위해 사전 훈련된 많은 모델을 제공하고 제공하며 사람들에게 훈련 방법을 알려주는 일부 소스 코드 또는 샘플 코드도 제공한다. TensroRT 모델 최적화 SDK도 NVIDA에서 제공하고 있다.

 

ONNX 런타임와 EVA

 

ONNX는 Open Neural Network Exchange의 줄임말이다. ONNX 런타임 혹은 ONNX 프로토콜은 마이크로소프트웨어와 페이스북이 협력해서 만든 개방형 포맷이다. 대부분 프레임 워크와 하드웨어 장치 간에 많은 종속성이 존재한다.

 

이런 종속성은 제약이 될 수 있는데, ONNX 런타임은 AI 프레임 워크 및 하드웨어 장치의 종속성과 복잡성을 해결하기 위한 일종의 길잡이 역할을 수행한다. ONNX 런타임의 성능은 Tensor RT나 OpenVINO만큼 좋지는 않지만 PoC 목적으로는 충분하다. 에이디링크는 이를 위해 EVA를 개발했다.

 

EVA는 미들웨어 또는 소프트웨어 엣지 버스라고 생각하면 쉽다. EVA를 사용하면 어플리케이션 구축에 드는 시간을 절약할 수 있다. EVA의 특징 첫 번재는 다양한 종류의 카메라 플러그인을 제공하는 것이다. 산업용 카메라를 사용하지 않는 경우에도 매우 도움이 된다. 많은 고객들이 다른 종류의 카메라 또는 이미지 센서에 데이터를 가져오는 데 어려움을 겪고 있기 때문이다. 에이디링크는 이미지 데이터를 쉽게 얻을 수 있도록 많은 플러그인을 제공한다.

 

두 번째는 EVVA가 ONNX 런 타임을 지원하므로 모델이 ONNX 런 타임을 사용한다면, 에바를 사용하여 매우 쉽게 통합할 수 있다는 것이다. 에이디링크는 ensor RT 및 OpenVINO로 최적화된 모델을 지원합니다. 즉 고객의 모델이 NVIDA 툴로 트레이닝 되어 있다면 EVA로 쉽게 통합할 수 있다.

 

EVA의 세 번째 장점은 사용자가 어플리케이션을 매우 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 UI 툴을 제공하는 것이다. 고객은 코딩에 많은 노력을 들일 필요 없이 트레이닝에만 집중해 몇 개의 코드로 어플리케이션을 구축할 수 있다. AI PoC를 하고 싶지만 전문 지식이 부족한 고객에게 매우 중요한 요소가 될 것이다.

 

 

에이디링크의 전체 엣지 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션

 

AI 머신비전 사용 사례에서 실시간 데이터 연결은 필수적이다. 예를 들어, 시스템이 위험을 감지하면 문을 잠그거나 장비 손상이 임박하면 생산을 중단하게 설계된 경우, 클라우드로 데이터 전송하는데 발생하는 짧은 대기 시간도 허용할 수 없다. 엣지 컴퓨팅은 이미지 또는 비디오 처리를 데이터 소스에 가깝게 가져와 AI가 데이터를 즉시 사용할 수 있도록 해준다.

 

엣지에서 처리하면 대용량 데이터가 클라우드로 이동할 때 발생될 수 있는 대역폭 문제도 해결된다. 또한 네트워크 외부로 이동하는 데 데이터양을 제한할 수 있으므로 데이터 개인정보 보호 및 규정준수 문제를 극복할 수 있다.

 

에이디링크 AI 머신비전 솔루션에는 쉽고 유연한 배치를 위한 올인원 스마트 카메라와 모든 유형의 어플리케이션 시나리오를 충족하는 다중 채널 AI 비전 시스템이 포함된다. 에이디링크 EVA, EDGE VISION ANALYTICS는 바로 사용할 수 있는 레퍼런스 코드 및 플러그인 등 AI 기반 비전의 부가가치를 제공해 사용자가 쉽게 AI 비전 어플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는다.

 

또한 에이디링크의 머신비전은 아날로그, HDM에서 USB 3.0 비전에 이르기까지 널리 사용되는 거의 모든 이미지 인터페이스를 포함하는 전체 제품 스펙트럼을 제공한다.

 

에이디링크는 압도적인 시장점유율을 통해 확보된 많은 레퍼런스와 여러 파트너사와의 구축된 다양한 시스템, 고객 친화적인 SDK를 제공해 앤드 유저가 빠른 시간안에 시스템 구축할 수 있도록 도와준다.

 

헬로티 함수미 기자 |