[첨단 헬로티]

 

3D 이미징, 딥 러닝, 임베디드 비전, 로봇 공학 등으로 요약돼

 

로봇 공학 및 스마트 제조에 대한 추세는 머신비전 기술을 산업 자동화에 없어서는 안될 도구로 만들었다. 머신비전 기술은 점차적으로 사람이 수행한 품질 검사를 대체했왔다. 이 기술은 다양한 정확성과 신뢰성으로 객체 인식 기능을 제공한다. 제조업체는 일관성, 생산성 및 전반적인 품질 향상을 위해, 그리고 제품의 추적성을 개선하기 위해 머신비전을 채택한다. 이러한 품질에 대한 욕구는 소비자가 결함이나 오류없이 상품을 요구함에 따라 더해지고 있는 것이다.

 

대부분의 제조업체는 하위 조립 부품의 Tier 1 공급업체로부터 결함이 없을 것으로 예상한다. 제조업체는 아웃소싱 공급 업체 및 내부 생산 라인에서 고품질의 생산을 추구한다. 제품 결함으로 인해 부상 또는 사망이 발생할 수 있는 산업에는 비전을 사용해야 하는 규제 요건을 가지고 있다. IIoT 또는 Industrie 4.0을 통해 스마트 머신, 재고 시스템 및 생산 기계는 산업 공정을 상당히 개선하여 머신비전 시스템과 같은 더 많은 자동화 제품의 사용을 촉진할 것이다.

 

2020년 머신비전 산업에서 주목할만한 트렌드는 무엇이 있을까?

 

3D 이미징
3D 이미지 처리 기술은 머신비전 내에서 꾸준히 발전해왔다. 지난 몇 년 동안 다양한 구성 요소의 가용성이 폭발적으로 증가했으며 이러한 구성 요소는 로봇 가이던스, 고속 영상 촬영 및 표면 프로파일링과 같은 특정 애플리케이션 기반을 목표로 더욱 정교해지고 있다. 이러한 애플리케이션은 매우 정확하고 신뢰할 수 있는 3D 이미지를 필요로 한다. 스테레오 비전, ToF 및 구조 조명과 같은 3D 이미징 기술이 확산되었다. 스테레오 비전을 갖춘 구조광이 3D 세그먼트에 침투하기 시작했다. 3D 구조화 된 조명 솔루션이 내비게이션 및 경로 계획과 같은 로봇 작업에 적용되고 있다. 키엔스나 Wenglor와 같은 기존 공급업체는 구조화된 광원 원리에 따라 시스템을 구축했다. 현재 시장에서는 Photoneo, Zivid 및 Canon과 같은 몇몇 새로운 플레이어가 구조적 조명 기술로 3D 기술 분야에 진입하고 있다.

 

딥 러닝
딥 러닝은 산업 자동화 및 스마트 제조에서 머신비전의 역할을 혁신시키고 있다. 딥 러닝의 통합으로 머신비전 시스템은 제조 변형에 자율적으로 적응할 수 있었다. 이는 과거의 비용 효율성이 떨어지는 애플리케이션의 운영 효율성을 개선하고, 검사 프로세스를 가속화하며 생산성을 향상시켜 머신비전의 가치 제안을 크게 개선했다. 딥 러닝은 룰 기반 알고리즘으로 프로그래밍하기 어려운 비전 애플리케이션을 해결하고, 복잡한 표면 텍스처와 부품 외관의 변형을 처리하고, 핵심 네트워크를 다시 프로그래밍하지 않고도 새로운 예제에 적응한다. 이 기술은 기존 머신비전 시스템과 비교할 때 판단 기반의 부품 위치, 검사, 분류 및 문자 인식 문제를 효과적으로 처리한다.

 

임베디드 비전
임베디드 비전의 채택은 소비자 분야에서 계속 광범위하게 적용되고 있다. ARC는 향후 임베디드 비전이 산업 부문에서도 채택될 것으로 보고 있다. 임베디드 시스템은 임베디드 비전 시스템으로 알려진 특정 애플리케이션을 위해 설계된 소형 PC 또는 프로세싱 보드, 강력한 보드 레벨 카메라로 구성된 컴팩트한 시스템이다. 이 시스템은 경량, 소형, 저비용, 낮은 에너지 소비 및 사용자 친화성과 같은 특성으로 인해 매력을 얻고 있다.

 

임베디드 시스템은 자율형 모바일 로봇, 운전자 보조 시스템, 산업용 드론, 생체 인식, 의료 영상 및 우주 이미징에서 응용 분야를 찾는다. 이러한 시스템의 진화하는 애플리케이션 중 하나는 로봇 공학이다. 임베디드 비전 시스템은 로봇 조립 애플리케이션의 생산성, 검사 작업 및 자율 주행의 기능을 향상시킨다. 이 기술은 새롭고 다양한 환경에서 로봇을 안전하고 신뢰할 수 있는 항해를 위한 위해 3D 매핑에서 중요한 역할을 한다.

 

 

로봇 공학
로봇 솔루션은 제조 분야에서 유연성을 높이고, 생산성을 향상시키기 위해 작업자가 최대한의 가치를 창출할 수 있는 작업에만 사용해왔다. 그러나 지금 로봇 공학에 대한 수요는 광범위한 산업에 걸쳐 다양해졌다. 로봇 공학은 자동차 산업에서 비교적 성숙한 기술이지만 식음료, 전자 제품, 건강 관리 및 물류 분야에서 사용량이 증가하고 있다. 머신비전 시스템은 물체를 인식하고 보기 위해 로봇에 사용된다. 로봇 공학과 함께 3D 머신비전은 광범위한 조립 및 검사 애플리케이션을 위한 지침과 위치를 제공한다.

 

강력한 카메라, 더 빠른 비전 프로세서, 그리고 첨단 소프트웨어를 통해 로봇은 재프로그래밍하지 않고도 한가지 이상의 작업을 완료할 수 있었다. 이 기술은 정확한 실시간 위치 데이터를 제공해 로봇이 보다 독립적이고 유연하며 변화에 적응할 수 있도록 한다. 앞으로 로봇과 로봇 애플리케이션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됨에 따라 머신비전 시스템에 대한 수요 역시 늘어날 것으로 전망된다.