AI 머신비전 기술의 최신 트렌드와 산업 적용 사례를 공유하는 ‘AI 머신비전 기술 세미나 2025’가 다음달 12일과 13일, 양일간 서울 코엑스 컨퍼런스룸 3층 317호에서 개최된다. 이번 행사는 한국머신비전산업협회(KMVIA)와 ㈜첨단이 공동 주최·주관하며, 스마트 제조를 위한 머신비전 기술의 발전 방향을 집중 조명할 예정이다. 머신비전 기술은 제조, 물류, 반도체, 의료, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 자동화와 품질 관리 효율을 높이는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 특히 AI 및 딥러닝 기술과 결합하면서 기존 머신비전 시스템의 한계를 극복하고, 정밀 검사와 자동화 수준을 획기적으로 향상시키고 있다. 이에 이번 세미나는 머신비전 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 활용되고 있으며, 향후 어떤 방향으로 발전할 것인지에 대한 심층적인 논의를 제공할 예정이다. 이번 세미나는 이틀 동안 다양한 머신비전 기술 및 응용 사례를 다루는 전문 강연으로 구성되며, AI 기반 영상 처리, 스마트팩토리, 반도체·디스플레이 검사, 3D 센서 기술 등 최신 머신비전 기술이 포함될 예정이다. 첫날인 12일에는 스마트팩토리 및 제조업 혁신을 주제로 ▲LG전자 생산기술원의 스마트팩
AI 머신비전 기술의 최신 트렌드와 산업 적용 사례를 공유하는 ‘AI 머신비전 기술 세미나 2025’가 다음달 12일과 13일, 양일간 서울 코엑스 컨퍼런스룸 3층 317호에서 개최된다. 이번 행사는 한국머신비전산업협회(KMVIA)와 ㈜첨단이 공동 주최·주관하며, 스마트 제조를 위한 머신비전 기술의 발전 방향을 집중 조명할 예정이다. 머신비전 기술은 제조, 물류, 반도체, 의료, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 자동화와 품질 관리 효율을 높이는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 특히 AI 및 딥러닝 기술과 결합하면서 기존 머신비전 시스템의 한계를 극복하고, 정밀 검사와 자동화 수준을 획기적으로 향상시키고 있다. 이에 이번 세미나는 머신비전 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 활용되고 있으며, 향후 어떤 방향으로 발전할 것인지에 대한 심층적인 논의를 제공할 예정이다. 이번 세미나는 이틀 동안 다양한 머신비전 기술 및 응용 사례를 다루는 전문 강연으로 구성되며, AI 기반 영상 처리, 스마트팩토리, 반도체·디스플레이 검사, 3D 센서 기술 등 최신 머신비전 기술이 포함될 예정이다. 첫날인 12일에는 스마트팩토리 및 제조업 혁신을 주제로 ▲LG전자 생산기술원의 스마트팩
무선 SPC 시스템을 도입하면 시간 단축은 물론 페이퍼리스 작업도 가능해 업무의 효율을 높일 수 있다. (주)첨단과 한국머신비전산업협회가 지난 9월 16일 개최한 ‘스마트한 전략이 스마트공장을 만든다’ 제하의 머신비전 세미나에서 성신인스트루먼트 박용수 팀장이 발표한 ‘스마트 팩토리를 위한 SPC 시스템 적용과 도입 효과’에 대한 내용을 정리했다. 성신인스트루먼트는 제조현장에서 가장 많이 사용하는 계측기를 판매하는 미쓰토요 한국총판이다. 성신인스트루먼트는 실시간으로 계측기 데이터 입력을 받아서 측정된 데이터가 합격인지 불합격인지를 통계적 공정관리 기법을 사용해서 모니터링하고, 이상 원인이나 불량 내용들의 제거를 통해 양품을 생산할 수 있도록 하는 무선 SPC 시스템을 제공하고 있다. 무선 SPC 시스템 구성 SPC 시스템은 계측기에 무선 송신기 시스템을 달아서 원거리에서 측정한 데이터가 PC의 수신기를 통해 데이터가 전송되면 실시간 계측 데이터를 원하는 위치에 넣을 수 있도록 구성돼 있다. 시스템 연관 구성을 보면, 먼저 측정 데이터를 무선 입력한다. 그러면 엑셀에 실시간으로성적서가 작성된다. 다음 단계가 통계적 공정
머신비전이 눈여겨봐야 할 점은 모듈 공정이나 자율분산 시스템, 설비 자체가 언제 바뀔 수 있는지에 대한 대비, 그리고 클라우드, 사물인터넷, 스마트 센서 등의 키워드를 갖춘 스탠드얼론 시스템으로 모듈 공정이나 라인에 유연하게 대처할 수 있어야 한다. (주)첨단과 한국머신비전산업협회가 지난 9월 16일 개최한 ‘스마트한 전략이 스마트공장을 만든다’ 제하의 머신비전 세미나에서 라온피플 김헌중 기술이사가 발표한 ‘스마트 솔루션과 플랫폼을 위한 고성능 스마트 비전 카메라’에 대한 내용을 정리했다. 머신비전은 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. 스마트 팩토리를 위한 머신비전 솔루션 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
IoT SRP 이용해 장비 간 공장 간 최적 관리 한사람이 속해있는 경제단위가 다양해져 멀티경제시대라는 말이 나오며 모바일라이프에 영향을 끼치고 클라우드와 빅데이터에 근거한 의사결정을 하게 된다. ㈜첨단과 한국머신비전산업협회가 지난 9월 16일 개최한 ‘스마트한 전략이 스마트공장을 만든다’ 제하의 머신비전 세미나에서 어드밴텍 최수혁 부장이 발표한 ‘IoT 솔루션과 스마트 팩토리’에 대한 내용을 정리했다. IoT 시대가 열리면서 필요한 플랫폼이 IoT SRP(Solution Ready Platform)이다. IoT SRP는 패키지 형태로 스마트 팩토리를 플랫폼화 하는 것이다. 여기서 패키지화하고 필요한 것들이 구성되면 이 플랫폼에 들어가는 디바이스들을 모듈화하고 여기에 모인 데이터들은 클라우드에 넘겨 분석한다. 그리고 산업 단위가 클라우드에 얼마만큼 사용되는가 하는 것이 그 다음 단계인 IoT 클라우드 서비스이다. IoT 시대의 클라우드 서비스 IoT의 혁명이 일어났을 때 임베디드 하드웨어 플랫폼이 늘어나려면 하드웨어를 많이 살 수밖에 없다. 여기서 다양한 이윤과 커버리지를 확인할 수 있다. 플랫폼 서비스로 어드밴텍은
통합 플랫폼 통한 산업별 지식의 다양화·특성화 정부는 2020년까지 1만개의 스마트 팩토리를 구축하겠다고 밝혔다. 이를 위해서는 다양한 데이터를 빅데이터화해 정보화 및 지식화하는 통합 플랫폼화가 중요하다. ㈜첨단과 한국머신비전산업협회가 지난 9월 16일 개최한 ‘스마트한 전략이 스마트공장을 만든다’ 제하의 머신비전 세미나에서 ㈜첨단 차남주 대표가 발표한 ‘중소기업을 위한 한국형 스마트 팩토리 구현 방안’에 대한 내용을 정리했다. 최근 전 세계적으로 스마트 팩토리에 대한 관심이 크다. 이와 관련해 중소기업을 위한 한국형 스마트 팩토리 구현 방안에 대해 주식회사 첨단의 차남주 대표가 발표한 내용을 정리한다. 스마트 미디어와 스마트 팩토리 최근 신문, TV, 잡지 등으로 대표되는 매스미디어가 스마트미디어로 넘어가는 추세다. 따라서 중소 출판사 및 잡지사의 지식 지능화 서비스를 위한 빅데이터 기반의 지능형 스마트 미디어 통합 IT 서비스 플랫폼 개발이 필요해 보인다. 퍼블릭 월드 컨소시엄에 따르면 스마트 미디어의 진화로 인해 개인별 콘텐츠 사용량이 최소 3배에서 10배까지 증가할 것으로 보인다. 대표적인 동남아
반도체 후공정 비전트렌드와 향후 요구 기술 반도체 검사는 사람의 육안으로 검사하던 것이 이제는 머신비전을 통해 고속·고정밀로 미세한 불량과 오염 상태의 검출이 가능해졌다. 머신비전은 과거의 단순한 생산품 불량 유무 판별에서 이미지 DB를 정보화하며 생산량까지 결정하는 단계로 발전했다. 반도체 후공정에서의 머신비전 트렌드와 요구 기술은 무엇인지, 삼성전자 송근호 수석연구원이 머신비전 세미나에서 발표한 내용을 정리했다. ▲ 송근호 수석연구원 머신비전, 반도체 기술과 함께 진화 거듭 머신비전은 반도체 기술과 함께 계속 발전하고 있다. 현재는 비전 시스템의 고속 식별, 완벽한 검사, 정보화, 네트워크화, 지능화가 요구되고 있으며, 특히 이미지 DB를 어떻게 판단하고 전략적인 관점에서 활용할 수 있을 것인지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 반도체 제조를 위한 머신비전은 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 초정밀, 초고속으로 진화를 거듭하고 있다. 과거에는 성능이 200μm와 100ms였던 것이 현재는 10μm와 100μs까지 왔으며, 앞으로는 1μm와 1μs 수준까지 도달해야만 데이터를 처리할 수 있다. 지금의 머신비전이 보는 데이터는 엄밀한 의미에서 정보화된 DB라
컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 딥러닝은 컴퓨터 인공지능 학습법 중의 하나이다. 딥러닝은 컴퓨터가 알아들을 수 있는 형태로 표현하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 딥 뉴럴 네트워크, 딥 빌리프 네트워크, 콘벌루션 뉴럴 네트워크와 같은 다양한 딥러닝 기법들이 컴퓨터비전 분야에 적용되어 최첨단의 결과들을 보여주고 있다. 딥러닝은 구글이 앞서가고 있으며, 최근 페이스북이 연구팀을 인수하거나 자체 개발팀을 운영하면서 바짝 추격하고 있다. 딥러닝 기술이 어디까지 왔는지, KAIST 김준모 교수가 머신비전 세미나에서 발표한 내용을 정리했다. ▲ 김준모 교수 물체인식(Object Recognition)이란 영상 내의 객체가 무엇인지 인식하는 것을 말한다. 그러나 물체인식은 아직 사람 얼굴을 잘 구별 못 한다. 같은 물체라도 보는 각도와 조명에 따라 다른 결과물이 나온다. 또한, 크기, 변형, 배경 잡음에 따라 다르게 보여 진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지금도 연구 진행 중이다. 딥러닝 이전 시대 물체 인식… 구글리스가 대표적 물체인식 애플리케이션 중 가장 중요한 분야가 이미지 서치(Image Search)이다. 인터넷에서
병렬영상처리 기반 고속 머신비전 기술 2000년대 중반까지도 머신비전 시스템의 영상처리부는 DSP 보드와 같은 전용보드가 주를 이뤘다. 이 후 GPGPU(General-Purpose Graphic Processing Unit) 보드와 멀티 코어(Multi-core) CPU의 발달, CUDA(Compute Unified Device Architecture) 프로그래밍 기술의 도입으로 DSP 기반의 영상처리 전용보드가 병렬처리 가능한 GPU와 CPU 기반의 일반 컴퓨터 시스템으로 대체되고 있는 추세다. 머신비전 세미나(Machine Vision Seminar)에서 인하대학교 김학일 교수가 발표한 ‘병렬영상처리 기반 고속 머신비전 기술’을 정리했다. ▲ 김학일 교수 최근의 머신비전 기술은 고정밀성, 다양성, 지능화로 특성화되고 있다. 고정밀성은 영상 센서 기술의 발달에 따라, 영상 화소의 공간해상도가 수 마이크로미터(μm)에서 서브 마이크로미터로 더욱 정밀해지고 있음을 의미한다. 그 결과, 동일한 물체에 대한 영상 데이터의 크기가 해상도 증가율의 제곱으로 증가하게 됐다. 다양성은 기존의 그레이 영상 이외에 컬러 영상, 적외선, X-선, 3차원 영상 등 다양한 광센
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UPDATE: 2025년 11월 16일 17시 27분
