스마트팩토리 수준 가늠하는 기준
AI 접목된 머신비전 기술로 고도화
AI기술 어우러진 광학검사, 작업자 안전과 공정 관리, 정확한 로봇 작동

'2022 스마트팩토리, 오토메이션전'에 출품된 AI머신비전 플랫폼으로 본문 기사와는 직접 관련이 없음.
'2022 스마트팩토리, 오토메이션전'에 출품된 AI머신비전 플랫폼.

[중소기업투데이 조민혁 기자] 머신비전 기술이 최근엔 AI기술과 더욱 밀착되면서 차원을 높이고 있다. AI를 바탕으로 한 제어 기술과, 스마트 센서, VR기술을 적용, 완벽한 품질관리와 공장 자동화를 기함으로써 스마트팩토리 기술을 더욱 고도화하고 있다.

오는 3월 예정된 ‘스마트공장·자동화산업전 2023’에 출품될 기술 목록이나 지난해 ‘2022 스마트팩토리․오토메이션’ 전 등을 통해서도 이같은 흐름을 확인할 수 있다. AI 학습성능을 접목한 AI 머신비전은 이미 지난해부터 빠르게 보급되고 있다.

SKT의 ‘5G-AI머신비전’이 기폭제 역할

AI기술이 어우러진 머신 비전은 광학검사와 작업자 안전과 공정 관리, 정확한 로봇 작동 등을 통해 스마트 팩토리를 완성하는 기술로 꼽히고 있다. 본격적인 기술 보급은 지난해부터지만, 이미 2019년 SKT가 이른바 “세계 1호 5G 상용 솔루션 ‘5G-AI머신비전’”을 해외 전시회에 출품하면서 그 모습을 처음 드러낸 바 있다.

당시 선보인 SKT의 5G AI 머신비전은 공장 생산라인에 고화질 카메라, 5G 네트워크, AI를 접목해 제품의 결함 여부를 빠르게 확인하는 솔루션이다. 이는 컨베이어벨트를 지나는 부품을 여러 각도에서 촬영해 클라우드 서버로 전송하면, 고성능 AI가 사진을 순식간에 판독해 품질을 검사한다. 작업자는 AI와 협업을 통해 인당 생산성을 최대 2배까지 높일 수 있다.

SK텔레콤은 당시 “5G 상용 솔루션을 선보인 기업이 많지 않은 만큼 5G 상용화를 위해 통신사나, ICT기업들의 제휴 문의가 많을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 실제로 그 후 스마트팩토리와 로봇자동화를 전문으로 하는 기업들을 중심으로 AI머신비전 기술이 급속도로 보급되었다.

중소·스타트업들도 적극 가세, R&D활발

그 중엔 중소기업이나 스타트업들도 다수를 이루고 있다. 서울대 산․학협력 창업 사례인 AI 전문 스타트업인 호두에이아이랩도 그런 경우다. 이 회사는 지난해 8월 ‘AI 반도체향 자동모델탐색 솔루션(Autotrainer)’을 상용화해 머신비전 세계최대전시회인 ‘Vision 2021’에 출시했다. 이는 “기존 기술보다 15% 성능을 향상한 모델 최적화 및 경량화를 위한 자동모델탐색(NAS) 기능이 탑재된 세계 최초의 자동학습 SW란 점에서 업계의 큰 반향을 일으켰다.”는 업체측 얘기다.

회사측은 “이러한 자동학습 SW를 기반으로 글로벌 제조 현장에서 사용할 수 있는 AI 반도체 전용 자동학습서비스 플랫폼을 구축할 계획”이라며 “또한 개인정보 동의 필요 없이 AI 학습을 할 수 있는 서비스를 이 플랫폼에 구축해 의료, 유통, 금융 분야에 사업화를 진행 중”이라고 향후 계획을 밝혔다.

오로지 SW만으로 공장제어 기술을 수행하는 솔루션을 개발한 모벤시스(주) 역시 그런 사례로 주목된다. 이 회사의 핵심 솔루션인 WMX (Windows based Motion control for eXpert)는 순수 소프트웨어만으로 공장의 장비를 제어하는 모션 컨트롤 제품이다. 자체 개발한 소프트모션과 소프트 마스터 기술을 결합한 오픈 아키텍처로 구성돼 있으며, PC 한 대로 최대 128축의 실시간 동기 제어가 가능하다. 기본적인 모션 제어 기능을 제공함과 동시에 실시간성 확보로 안정적 제어를 보장하며, 고객 수요에 따라 다양한 산업용 네트워크 대응 및 프로그램 확장성을 제공한다.

다양한 스마트앱에 적용, 활용도 높여

'2022 스마트팩토리, 오토메이션전'에 출품된 AI머신비전 플랫폼으로 본문 기사와는 직접 관련이 없음.
'2022 스마트팩토리, 오토메이션전'에 출품된 AI머신비전 플랫폼.

이처럼 AI 머신비전 솔루션은 스마트 공정을 위한 다양한 스마트 앱에 적용될 수 있다. 대체로 비주얼 검사, 물체 감지, 자동 번호판 인식, 행동 모니터링과 같은 애플리케이션에 많이 접목된다. 최근 엣지 AI머신비전 기술을 개발한 또 다른 B사는 “특히 식품 분류, 물류, 포장, 농업과 같은 노동 집약적 산업에서 매우 유용하다”면서 “다만 하드웨어와 소프트웨어가 통합되어 있어 빠른 시간에 쉽게 개발이 가능하고, 안전성, 충격, 진동, 온도 안정성도 포괄적인 검증을 거쳐야 한다”고 강조했다.

AI 머신비전은 또 ‘스마트’한 자동광학검사가 필수다. 이는 보통 AI 콘택트 렌즈 검사 솔루션으로 구축되어, 제품의 하자나 훼손, 품질 불량 등을 감지하는 등 완벽한 Q/C 수단으로 활용된다. 이는 보통의 자동화 시스템 혹은 수작업에 의한 품질 검사를 대체하는 것은 물론, 검사 시간을 크게 단축하는 한편, 거의 완벽에 가까운 정확도를 보인다.

스마트 팩토리 전문가들에 의하면 인간의 시각 검사에 의하면 하루에 4천 여개의 렌즈밖에 검사할 수 없다. 이는 폭증하는 검사 수요를 감당할 수가 없다. 특히 초기 단계의 머신비전은 흔히 고정된 기하학적 알고리즘으로 결함을 찾아내다보니, 매우 투명한 컨택트 렌즈에서 품질 샘플 이미지를 얻는게 쉽지 않다는 지적이다.

이에 최근 등장한 AI기반의 자동 옵티컬 검사 솔루션은 이런 문제점을 없앤 대안으로 각광받고 있다. 최근 이같은 첨단 성능을 지닌 엣지 AI 머신비전을 개발한 에이디링크사는 “대만의 고성능 컨택트 렌즈 제조업체의 AI 기반 컴퓨터 비전 검사 솔루션을 도입하여, 품질 검사 정확도와 속도를 향상시켰다”며 이같이 소개했다. 즉, “AI 모델의 지속적인 학습으로 정확하게 각종 투명 검사를 수행하고, 지속적인 성능 향상이 가능하도록 한 것”이라는 설명이다.

AI 머신 비전은 작업자 안전도 완벽하게 수행한다. AI 기술에 의해 작업장이나 건설 현장 또는 위험한 장소를 정밀하게 모니터링하며 제어한다. 작업자가 과연 안전 장비를 적절히 착용했는지 검사하고, 사고를 예방하거나 실시간 경고를 발하기도 한다. “이는 안정성과 안전을 위한 전통적인 시스템의 문제를 보완하고, 설치 및 유지 관리를 간소화하며, 비용도 절감한다”는게 업계의 얘기다.

AI기반 행동분석으로 안전하고 효율적인 공정 구현

AI머신비전은 또한 AI기반의 행동 분석을 통해 생산 라인에서 일관된 SOP(시스템 관리) 규정을 준수하도록 한다. AI 스마트 카메라에 의해 안전은 물론, 생산의 효율성을 극대화하기도 한다. 특히 AI 스마트 카메라는 딥러닝을 활용하여 작업자의 행동을 분석하고, 99% 이상의 정확도로 문제를 해결한다.

AI 비전은 또한 모든 조립 단계를 항상 모니터링한다. 덕분에 관리자는 더욱 생산적인 작업에 시간을 할애할 수 있다. 또 관리자는 문제가 발생하면 AI 비전 실시간 분석으로 잘못된 절차를 즉시 개선하거나, 문제 대응함으로써 불필요한 손실이나 비용을 줄일 수 있다는 설명이다.

특히 AI 스마트 카메라는 작업자에 의한 오류나 로봇과 기계의 오작동 등을 식별하거나 예방하기도 하다. 아예 문제가 발생하기 전에 경고를 보낼 수도 있다. 특히 ‘로봇암’과 같은 위험한 기계 장비를 사용할 때 유용하다. 작업자가 ‘로봇암’을 착용하고 매우 위험한 지역이나 위험한 환경에 접근할 때 보안과 안전을 지속적이고 실시간 모니터링하는 것이다. 앞서 B사의 경우는 “스마트 카메라와 경보 장치를 연결하는 케이블만 필요하다”고 덧붙였다.

이런 경우 AI스마트 카메라에서 즉시 이미지를 분석할 수 있다. 또 이미지 센서의 고화질 원시 이미지 데이터를 사용하면, 비디오 인코딩과 디코딩 프로세스가 줄어들어, 더 짧은 시간에 더욱 정확한 추론과 함께 초당 프레임을 얻어낼 수도 있다.

AI머신비전은 이처럼 빠른 속도로 확산되는 가운데, 다양한 인터페이스도 개발되고 있다. 그 때문에 머신비전, 또는 AI머신비전의 수준은 곧 스마트팩토리의 발전 정도를 측정하는 기준이 될 것이란 평가도 나오고 있다. 이에 “AI머신비전은 임베디드 시스템을 기반으로 하며, 완전히 새로운 미래 애플리케이션을 지원하기 위해 속도를 높이고 있다”는게 스마트팩토리 전문가들의 전망이다.

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