작업 현장 검증과 제어, AI자동화 맞물려
스마트팩토리 견인

사진은 지난 9월8일부터 열린 '2021스마트팩토리 오토메이션월드' 전시회장 모습.
지난 8일부터 열린 '2021스마트팩토리 오토메이션 월드' 전시장 모습.

[중소기업투데이 조민혁 기자] 작업 현장의 공정 제어와 자동화, 상황 변수에 대한 감지, AI에 의한 대상의 이미지 판독과 식별 등을 핵심으로 하는 ‘머신비전’(machine vision) 기술이 스마트팩토리의 핵심 기술로 부상하고 있다. 작업장에 필요한 AI와 IoT를 이용한 검사기술과 원격 모니터링 또는 감지 기법도 그 핵심적인 요소다.

흔히 작업 현장에선 작업자들의 육안으로 검증, 판단하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이로 인해 오류나 하자를 미리 예방하지 못하고, 간과하는 경우가 많다. 머신비전은 AI자동화와 맞물리며, 딥러닝 등 강화학습에 의한 AI기술의 도움을 받아 이런 문제점을 개선하는게 목적이다. 그야말로 ‘인간의 감각과 경험’을 기계에 주입하여 ‘인간형 기계’를 만들어 작업 현장에 투입하는 것이다.

최근 시중에서 눈에 띄는 ‘AI 유광제품 검사 솔루션’도 그런 사례중 하나다. 이는 패턴 광학계와 AI딥러닝 기술을 융합한 것으로 역시 작업자의 육감이나 육안에 의한 식별이 아니라 머신러닝과 AI에 의한 머신비전 기법으로 검사와 검증을 실시하는 것이다. 그래서 ‘제로 디펙트’의 무오류 품질을 기하고, 최고로 빠르고 정확한 검사를 할 수 있다.

이 과정에서 조명기술도 적용된다. 앞서 AI유광제품 검사 솔루션‘ 역시 패턴 조명과 AI딥러닝 기술을 접목한 것이다. 조명을 통해 유광 제품 표면의 덴트(파인 홈)나 스크래치, 이물질 등 각종 결함을 AI가 정밀하게 검출해내고, 하자 가능성을 줄일 수 있다. 자동차 외관이나 생활가전, 휴대폰 케이스 등 다양한 유광제품에 쓰일 수 있다.

AI를 도입할 경우 생기는 오류나 이상 징후 등에 대비한 ‘AI 데이터관리 시스템’도 머신비전의 핵심 기술로 주목받고 있다. 이는 일종의 AI리스크를 제어하고 최소화하기 위한 장치이기도 하다. 실제로 중소기업들의 경우 스마트 공정 기술의 일환으로 AI를 앞다퉈 도입하다보니 최적 성능은커녕, 오류가 반복되고 있는 현실을 감안한 것이다. 매뉴얼에 익숙지 못한 작업자들이나, SW의 하자 등으로 인해 AI 성능이 저하되거나 오류를 빚는 경우를 대비한 기술이다.

이런 AI데이터관리 시스템과 결합된 각종 검사 장비들도 시중에는 많이 출현하고 있다. 예를 들어 ▲고속으로 결함을 검출, 분류하고 ▲갭(Gap)의 단차를 검사할 수 있고 ▲검출 결과 도식화를 통해 추적 관리를 할 수 있으며 ▲비용이나 인건비를 절감하고 수율을 극대화할 수 있는 장치 등이다.

머신비전 중에는 산업용 통합 방재시스템이나 모니터링 시스템이 특히 발달했다. 실제로 실시간 공정과 생산설비에 대한 모니터링과 제어 시스템은 스마트팩토리의 핵심이기도 하다. 디이털 통신기기와 음향과 영상 표시 및 위치 추적 기기, 아날로그 통신기기 등이 접합된 무선통신(와이파이, 지그비, 로라, 와이선 등)을 통해 고성능, 저비용의 산업용 원격 무선통신 기술 등이 그런 것들이다.

스마트 센서도 머신비전의 대세를 이루는 기술이다.수많은 장비를 한꺼번에 연결시켜주는 프로그래밍 센서나, 블루투스 또는 무선 네트워크를 통해 각종 제품이나 공정을 원격으로 모니터하고, 제어, 분석하는 센서 등이 주를 이룬다.

최근엔 다양한 MEMS(미세 전자기계 시스템) 센서처럼 단기간 개념 증명이나 장기간 프로젝트 모두에 자유롭게 적용할 수 있는 프로그래밍 센서가 유행하고 있다. 이는 ‘미세 전자 기계시스템’으로서 초소형의 고감도 센서다. 물리적, 화학적, 생물학적 감지를 통해 외부 환경에 대한 감시, 검출, 모니터링을 위한 것이다. 이처럼 머신비전은 미래 스마트팩토리의 핵심 기술로 산업계 전반에 확산되고 있다.

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