제4회 KMVIA 어워드, 한국머신비전산업전, 스페셜리포트, 기술기고 등 다채로운 정보 가득 (사)한국머신비전산업협회(회장 이진원, 이하 KMVIA)는 매년 상반기와 하반기 협회보를 발행하고 있다. 품질 검사에서 가장 활발하게 사용돼 왔던 머신비전 기술. 4차산업혁명 시대 모든 산업에서 머신비전이 중요한 기술로 자리잡고 있다. 특히, 최근에는 딥러닝 등 AI기술이 융합되면서 머신비전 기술도 한단계 진화되고 있다. 3D, 스마트카메라, 센서의 진화, 소형화, 임베디드 비젼, 로봇기반 비젼, AI 융합 등 요즘 머신비전 분야의 핫 키워드다. 협회보에는 회원사 소식 뿐만 아니라 국내외 최신 머신비전 산업 트렌드, 그리고 신제품과 신기술 등 다채로운 정보를 담고 있다. <2021년 9월 협회보 주요 내용> *제4회 KMVIA 어워드 -뷰온, 삼양옵틱스, 아이코어, 엘브이에스, 엠비젼 *스페셜리포트 -[SmartFactory + AutomationWorld 2021] 제9회 한국머신비전산업전에서 주목할 제품 *기술기고 -이오비스, 앤비젼, 리오시스템, 라온피플, 노비텍 헬로티 함수미 기자 |
산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 4회에 걸쳐 진행된 '뉴노멀 시대, 제조 산업의 하이퍼오토메이션을 준비하라. RPA 웨비나 2.0'에서는 하이퍼 오토메이션의 현재와 지금을 살펴보고, 어떤 준비를 해야 하는지에 대한 내용을 공유했습니다. 두 번째 시간으로 참여한 파워젠은 '하이테크 산업의 RPA & 통합관리 포털 적용 사례'라는 주제로 발표를 진행했습니다. Q & A Q : 평균 RPA 구축 비용이 궁금하다. A : RPA 구축비용은 저렴한 편이다. ROI가 안 나오는 경우는 중요한 과제가 발굴되지 않은 경우와도 같다. RPA를 통한 자동화 니즈야말로 성공의 기반이다. Q : RPA 적용 검토 시에 가장 중요하게 보는 요소는? A : RPA 적용검토 시기는 업무적으로 단순업무에 투자되는 시간이 효율적이지 못하고 생산적인 업무 비중이 높을 때 검토해볼 수 있다. 사람이 일하지 않는 시간에 자동으로 봇이 돌아가 일처리를 완료한다. 사람이 반복적인 업무에 시달려 생산성 향샹이 이뤄지지 않을때 도입을 고려해 볼 만하다. Q
1월의 제품 보러가기 → 최근 인공지능(AI)은 생산 시스템을 더 빠르고 효율적으로 만드는 로봇, 센서 및 기계의 형태로 제조 현장에 계속 스며들고 있습니다. 스마트공장의 이러한 기술 발전의 대부분은 생산 시스템의 지속적인 데이터 수집으로 이어지며 빅데이터와 인공지능은 시스템을 통합하고 기업이 수집된 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 지원함으로써 스마트 제조 프로세스를 더욱 발전시킵니다. 빅데이터 분석은 캡처된 데이터를 처리하고 부적합 보고서 분석, 보안 강화, 예측 및 예방 유지 보수, 공장 부하 최적화, 공급망 관리 개선, 재무 위험 분석 및 운영 모니터링과 같은 고급 기능을 수행하여 개선합니다. 제조 시스템의 데이터와 관련된 어려움은 정확한 데이터를 생산해내느냐, 그리고 충분한 양의 데이터를 어떻게 잘 활용하느냐에 있습니다. 흔히 자동인식기술이라고 불리는 AIDC(Auto Identification Data Capure) 기술은 성공적인 스마트제조를 구현을 위한 첫관문, 즉 정확한 데이터를 생산해 내는데 결정적인 역할을 합니다. 자동인식 비전은 매월 우수한 자동인식 제품을 선정해 '이달의 제품'으로 게재합니다. 1월 이달의 제품 : 자동인식 분야 - R
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 4회에 걸쳐 진행된 '뉴노멀 시대, 제조 산업의 하이퍼오토메이션을 준비하라. RPA 웨비나 2.0'에서는 하이퍼 오토메이션의 현재와 지금을 살펴보고, 어떤 준비를 해야 하는지에 대한 내용을 공유했습니다. 첫 번째 시간으로 참여한 오토메이션애니웨어 코리아는 '포스트 코로나 시대, 제조업의 핵심 키워드 RPA'라는 주제로 발표를 진행했습니다. Q & A Q : RPA의 정의는 무엇인가? A : RPA(Robotic Process Automation)는 소프트웨어 로봇을 활용햐 재무 및 회계, IT 등 사업 전후반 업무를 자동화하는 기술을 의미한다. Q : RPA가 효율적인 이유는 무엇인가? A : 단순 반복 업무를 줄여 고부가가치 업무에 역량을 집중할 수 있다는 점이 근로자 입장에서 가장 효율적인 부분이다. Q : RPA의 선행조건으로 표준화가 필요할 것 같다. 어떤 식의 적용이 효과적인가? A : 그렇다. 표준화 및 내재화가 성공적인 RPA 프로젝트의 가장 큰 요인이다.
헬로티 주혜선 기자 | 전 세계 공장에 300만 개 이상의 시스템을 설치한 이력과 40년 이상의 경험을 자랑하는 코그넥스는 산업용 머신비전 및 이미지 기반 바코드 판독 기술을 보유하고 있으며, 최근에는 강력한 딥러닝 기술에 주력하고 있다. 글로벌 제조업체, 공급업체와 머신 제조업체가 생산된 제품이 각 산업 분야의 엄격한 품질에 부합하는지를 확인하기 위해 코그넥스 제품을 사용하고 있으며, 각 생산 공정의 모든 단계에서 결함을 제거하고 조립 검증을 수행하며, 정보수집 및 이력관리를 통해 생산 품질과 성능을 항샹하는데 탁월한 기능을 수행하고 있다. 이번 가이드북에서는 딥러닝 및 머신비전에 특화된 가장 폭넓은 애플리케이션 경험을 갖춘 솔루션이 어떤지 알 수 있는 좋은 기회가 될 것이다. [주요 내용] - 포장 오염 및 결함 방지 - 없거나 잘못된 구성품 감지 - 위조 및 모조품 예방 - 라벨 및 코드 퀄리티 보장
헬로티 함수미 기자 | 4차 산업혁명의 중심 속 스마트 시티나 스마트 팩토리 등 우리 삶을 혁신적으로 바꾸고 있는 스마트-X 산업이 활발해지고 있다. 이런 스마트-X 산업은 IoT 데이터 폭증이라는 또 다른 도전을 던져주고 있다. 특히 반도체 분야는 다양한 산업계 중에서도 가장 많은 IoT 데이터를 생산해낸다. 폭증하는 데이터를 적절하게 처리하지 않을 경우 비즈니스의 위협요소가 된다. IoT 시장에서 누가 가장 빨리, 그리고 효율적으로 폭증하는 데이터를 처리하느냐가 비즈니스의 성공을 좌우한다. 마크베이스의 시계열 데이터베이스는 2019년 이후 3년 연속 국제성능평가협회인 TPC에서 IoT 부문 1위를 갱신하면서 IoT 데이터 처리의 최강자 자리를 지켜오고 있다. 이번 마크베이스의 백서에서는 반도체 분야의 대규모 데이터 실시간 처리 기술을 통해 그 성능이 어디까지 도달했는지에 대한 성과를 생생하게 보여준다.
헬로티 함수미 기자 | 현장의 비전 검사는 점점 더 까다로워지고 있다. 더욱 섬세한 결함 감지, 더 빠른 속도, 직관적인 그래픽 인터페이스, 간편한 워크플로를 제공 받기를 원한다. 이 모든 것을 충족하는 머신비전 스마트 카메라가 있을까? 코그넥스는 딥러닝 기반 이미지 분류 기능인 ‘ViDi EL 분류 툴’을 추가한 ‘In-Sight D900’을 해결책으로 제시한다. 코그넥스의 In-Sight D900은 딥러닝 애플리케이션 실행을 위해 설계된 인사이트 ViDI 소프트웨어로 작동하는 딥러닝이 내재된 일체형 스마트 카메라다. In-Sight D900은 ▲OCR을 이용한 난이도 높은 바코드 해석 ▲정확한 어셈블리 검사 ▲복잡한 결함 감지 작업 ▲직관적인 스프레드시트 등의 이점을 제공한다. 코그넥스의 머신비전 스마트카메라는 제조 비용을 절감하고 고객 만족을 더욱 향상할 수 있는 최고의 선택이 될 것이다.
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 적층제조 기술은 기존 제조 방식에 비해 다양한 이점을 제공합니다. 특히 3D시스템즈의 선택적 레이저 소결(SLS) 방식은 복잡한 부품이나 기능성 부품도 서포트 없이 설계가 가능하다는 이점이 있습니다. 3D시스템즈가 참여한 웨비나에서는 SLS 프린팅 기술의 소개를 비롯해 관련 소재와 애플리케이션, 협업 사례에 대한 내용을 다뤄봤습니다. Q & A Q : SLS가 생산성 향상 측면에서 강조하는 점은 어떤 것인가? A : SLS 프린터는 파우더 타입으로서 별도의 서포트 없이 생산이 가능하고, 여러 파트를 한 번에 제작할 수 있다는 장점이 있다. 고강도 엔지니어링 플라스틱을 소재로 하기에, 실제 산업 현장에서 사용하는 지그, 픽스처 제작 등으로 활용해 생산성을 향상할 수 있다. Q : SLA와 DLP의 기술적 차이는 무엇인가? A : SLA와 DLP 모두 레진을 사용한다는 것은 동일하지만, 해당 액상 레진을 어떠한 방식으로 경화하는지에 대한 차이다. SLA는 레이저를 사용하고
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 온라인 쇼핑의 급증으로 물류센터에서의 물류로봇 채택이 크게 증가할 것으로 예상되며, 인력부족 문제에 대한 대응 및 물류센터의 효율 향상을 위해 24시간 무인작업이 가능한 물류로봇이 물류기업에 의해 요구되고 있습니다. '스마트 물류를 구현하기 위한 물류로봇 활용 가이드'라는 주제로 진행된 웨비나에서는 물류로봇의 기능, 기대효과, 물류로봇 도입 전 고려사항, 현업의 준비사항 등 성공적인 물류로봇 도입을 위한 내용을 공유했습니다. Q & A Q : 해킹이나 시스템 이상으로 인한 사고나 문제점 발생 가능성은 어느 정도인가? A : 마로로봇의 경우 단순 공유기로만 연결되며 인터넷 연결은 없다. 이는 단독 AP망이며, 외부 침입은 없다고 보면 된다. Q : 사람과 물류로봇의 공동업무 여부는 어떻게 구별하나? A : 기본적으로 물류로봇의 세팅은 동선에 사람이 없는 경우를 최적의 조건으로 본다. 다만, 사람이 없을 수 없으니 안전을 위해 동작 지연 현상이 있다. 이 부분에 대해서는
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 스마트 제조 및 스마트 팩토리, 스마트 물류 구현을 위한 주요기술 중 하나로 주목받고 있습니다. '산업 현장에서의 RFID 활용 가이드'를 주제로 진행된 웨비나에서는 터크코리아, 아이디로, 에이펄스테크 담당자와 함께 RFID 시스템 도입을 위한 준비사항, 성공적인 RFID 활용 가이드를 제공했습니다. Q & A Q : 헬스케어 영역의 의료 정보를 RFID로 데이터화해 적용된 사례는? A : RFID는 이용한 다양한 사례에 적용할 수 있다. 터크코리아의 경우, 3년 전부터 전문 의약품에 대한 시리얼데이터 관리 솔루션을 개발해 제약산업 고객사에 적용 중이다. Q : RFID 정보에 개인정보가 포함돼 있을 때 데이터3법에 저촉되지 않고 활용하는 솔루션이 있는가? A : RFID에 데이터를 저장할 때 사용자가 데이터를 정의해 적용할 수 있으며, 리딩의 경우도 패스워드를 설정해 리딩을 선택적으로 할 수도
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 적층제조 기술 중 하나인 광조형 SLA(Stereo Lithography Apparatus) 기술은 높은 정밀도, 반복성, 신뢰성을 제공합니다. 특히 고온 응용 분야에도 사용하며 뛰어난 투명도를 자랑합니다. 생체적합성 소재를 활용하면, 수술 도구, 치과 장비, 보청기 등의 의료 분야에서 다양하게 쓰이기도 합니다. 이에 3D시스템즈는 '투명, 정밀, 대형 부품 제작을 위한 제안, SLA 프린팅 솔루션'이라는 주제로 웨비나를 진행했습니다. 이 웨비나에서는 SLA 프린팅 기술에 대한 소개를 비롯해 기술의 특장점, 소재의 종류와 특성 등을 다뤘습니다. Q & A Q : 투명한 재료의 경우 LED 등 기구 렌즈용으로 사용할 수 있는가? A : LED나 자동차 조명용으로 많이 활용되고 있다. Q : SLA 프린팅 기술을 적용해서 가장 큰 효과를 볼 수 있는 산업 분야는 어디인가? A : SLA 프린팅 기술은 투명, 정밀, 대형 부품 제작 산업에 모두 활용 가능하다. Q : SLA
헬로티 함수미 기자 | 인간은 공간에 대한 3차원 이해를 위해 눈으로 들어오는 시각적인 정보를 두뇌에서 처리한다. 기계도 사람처럼, 3차원을 이해하고 인식할 수 있는 능력이 필요하다. 로봇과 기계가 사람처럼 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추기 위해 여러 업계에서 3D 비전에 대한 수요가 급증하고 있다. 특히, 3D 비전 시스템은 자동화, 물류 및 제조 분야, 자동차 산업 등 다양한 어플리케이션에 지속적으로 공급되고 있으며 중요성은 더욱 커지고 있다. 이번 ZIVID eBook은 비전 가이드 로봇 어플리케이션 개발을 시작하려는 자동화 개발자를 위해 3D 머신 비전 기초를 설명한다. 본문에서는 ▲로봇과 기계의 비전 시스템 ▲3D 머신 비전의 현재 ▲동일한 목표, 다양한 비전 방식 ▲다양한 3D 비전 시스템 비교 목차를 통해 오늘날 3D 머신 비전에 사용되는 다양한 비전 방식과 장점 및 한계점 등을 살펴본다.
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 코로나19 팬데믹 이후, 기업은 안정적인 비즈니스 유지와 함께 감염병으로부터 직원의 건강과 안전을 고려해야 하는 과제를 안게 됐습니다. 산업 현장에서도 사회적 거리두기가 중요한 이슈지만, 분야와 직무에 따라서는 이를 실현하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 이에 지브라는 '물류, 유통, 제조현장에서의 코로나19 대처 방안은?'이라는 주제로 웨비나를 진행했는데요. 웨비나에서는 지브라의 MWP 솔루션을 활용한 근접 알람, 접근자 추적, 디바이스 소독 등의 방법으로 안전한 산업 현장 구축을 제안했습니다. Q & A Q : 물류, 제조 분야에서는 직접 작업으로 인해 사람간 접촉을 피하기 힘들다. 이에 따른 대안은? A : 지브라에서 제안하는 솔루션은 작업자간 일정 거리(약 2미터 이내) 유지가 되지 않은 상태로 일정 시간 (약 1분)이 지나면 알림을 줘 사용자가 거리를 확보하도록 도와주고, 서버에 로그를 남겨 향후 동선 및 접촉자 파악이 가능하다. 또한, 거리 및 시간을 설정할 수
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 크레아폼은 지난해 7월 광학식 레이저 3D스캐너 제품군인 MetraSCAN 3D의 최신 버전인 MetraSCAN BLACK을 출시한 바 있는데요. MetraSCAN BLACK은 빠른 스캔 속도와 높은 정확도를 앞세워 산업군과 사용자로부터 높은 호응을 받았습니다. 이에 '새로운 MetraSCAN BLACK과 C-Track의 특징 및 정확한 사용 방법'이라는 주제로 개최된 웨비나에서는 MetraSCAN BLACK 및 C-Track의 특징과 사용법 대한 세부적인 정보를 다뤘습니다. Q : 스캔 데이터에 대한 활용 범위가 궁금하다. A : 기본적인 스캔 결과물은 메쉬 파일(*.stl)이기에 범용적으로 사용하는 형식이다. 이 파일을 측정 소프트웨어에서 불러와서 치수 측정 시 사용하거나, 메쉬 편집 소프트웨어에서 3D프린팅을 위해 편집할 수 있다. CAD소프트웨어에서 이 메쉬파일을 불러오면 형상을 볼 수는 있지만 편집에 제한이 있다. 이 메쉬파일을 역설계 소프트웨어로 불러와 역설계 작업
헬로티 서재창 기자 | 산업지식인은 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변해주는 코너입니다. 산업지식인에는 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모아봤습니다. 기업은 제조 프로세스를 개선하기 위해 신속하게 자동화를 선택하며, 특히 머신비전은 필수적인 도입 기술로 손꼽습니다. 국내외 머신비전 산업의 주요 키워드로는 5G, 임베디드 비전과 딥러닝, 3D, 하이퍼스펙트럴, 로봇 융합 등으로 정리해볼 수 있습니다. 이에 사단법인 한국머신비전산업협회는 제4회 KMVIA 머신비전 컨퍼런스를 온라인으로 개최한 바 있습니다. 컨퍼런스에 참가한 넥스버와 라온피플은 각각 '머신비전·FA에 사용 가능한 산업용 임베디드 IPC 및 HW 소개', '제조 산업에 특화된 AI 자동화 설비 구조와 알고리즘 기술'을 주제로 발표를 진행했습니다. Q & A Q : 사용자가 잘못된 학습 내용을 삭제할 수 있는가? A : 학습 후에는 검증과정을 통해 잘못된 학습 데이터를 확인 가능하며, 학습 데이터 셋에서 사용자에 의해 추가, 삭제가 가능하다. Q : 산업에 머신비전을 활용할 때 오류를 줄이기 위한 중요 요소는 무엇인가? A : 머신비전은 품질 관리 기준을 정
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UPDATE: 2024년 11월 21일 17시 42분
