[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 코그넥스(대표 Robert Willet)는 중국 SuperstarAutomation과 대만 FIT홍텅에 전자 부품의 외관 결함 검사 자동화를 위해 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어인 ‘비전프로 딥러닝(VisionPro Deep Learning)’을 공급했다.

SuperstarAutomation 소프트 팩 리튬 배터리 외관 검사 자동화에 도입된 비전프로 딥러닝 [사진=코그넥스]

중국 SuperstarAutomation(이하 Superstar)은 소프트 팩 리튬 배터리를 생산하며, 대만 FIT홍텅(이하 FIT)은 정밀 커넥터를 생산하는 기업이다.

코그넥스가 외관 결함 검사 자동화를 위해 공급한 ‘비전프로 딥러닝’은 공장 자동화 전용으로 개발된 최초의 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어로 정확성, 반복 정확성, 빠른 처리 속도가 강점이다. 제조기업은 지금까지 자동화하기 어려웠던 작업 분야일지라도 비전프로 딥러닝을 통해 빠르게 자동화로 변모시켜 스마트팩토리 궤도로 단번에 올라 탈 수 있다. 

기존 비전프로의 핵심 기능인 위치, 검사, 분류 툴에 딥러닝 기반의 광학식 문자 인식을 추가로 지원해 복잡한 글꼴 학습 훈련을 거치지 않아도 표준 텍스트를 판독할 수 있다. 또한 구축하기 쉬운 하나의 인터페이스에 육안검사의 정교함과 유연성 그리고 컴퓨터 시스템의 기능과 반복성, 신뢰성을 모두 높여 기존 머신비전의 한계를 뛰어넘으며 스마트팩토리로 가는 가교 역할을 톡톡히 하고 있다.

전자 현미경과 육안으로 외관 검사중인 작업자 [사진=코그넥스]

Superstar Automation, 외관 검사 자동화로 품질 향상

소프트 팩 리튬 배터리는 알루미늄 플라스틱 필름 외장재를 사용하는데, 부드러운 재질로 인해 손상이 쉬워 생산 과정에서 일부 외관 결함의 발생 가능성이 다분했다. 만약 외관 결함으로 배터리 내부 전해액이 누출될 경우, 화재 등 안전사고를 초래할 수 있으며 이는 곧 제품의 품질에도 악영향을 줄 수밖에 없다. 이러한 공정을 업계에서는 효율과 정확도가 낮은 육안검사 방식으로 대응하고 있었다. 

배터리 관련 장비의 연구 개발 및 설계에 주력하고 있는 솔루션 공급업체인 중국 Superstar은 소프트 팩 리튬 배터리 외관 검사의 신속한 진행을 위해 자동화를 타진하고 있었고, 코그넥스는 Superstar에 필요 사항을 파악 후 딥러닝 비전 소프트웨어인 비전프로 딥러닝을 구축했다. 딥러닝 기술과 코그넥스 비전프로 소프트웨어를 결합해 기존 일반 머신비전으로 수행 할 수 없었던 복잡한 검사 문제를 해결하는 비전프로 딥러닝은 Superstar의 자동화 엔지니어링 소프트웨어의 요구사항을 완벽히 충족하며 현장 테스트에서 소프트 팩 리튬 배터리 표면 결함 검사 문제를 단번에 해결했다. 

코그넥스와 정식 파트너십을 맺고 2년이 지난 지금 Superstar 현장에서는 약 40여 대의 검사 장비가 운영 중이며, 스마트폰용 소프트 팩 리튬 배터리 결함 검사 자동화를 세계 최초로 실현한 기업으로 명성을 날리게 됐다. Superstar는 소프트 팩 리튬 배터리 외관 검사의 성공적인 자동화로 새로운 시장 기회를 부여잡게 됐으며, 투자 프로젝트의 성과와 효율이 대폭 개선되는 등 풍부한 투자 수익까지 얻게 됐다. Superstar는 현재 코그넥스와 두 번째 협업을 준비중이다.

비전프로 딥러닝으로 진행하는 FIT 정밀 커넥터의 오염 유무 검사 이미지 [자료=코그넥스]

FIT 홍텅, 커넥터 외관 결함 검사 무인화 실현

응용 분야의 급속한 발전과 시장 규모의 확대에 따라 더욱 작고 세밀해지면서도 완벽에 가까운 정밀 커넥터의 수요가 높아지고 있다. 정밀 커넥터는 결함의 종류와 형태가 방대해 제어할 매개변수가 많고 테스트 요구사항이 복잡하며 번거로운 편이다. 정밀 커넥터 외관 결함 검사는 품질 검사원에 의존해 육안검사 또는 반자동 검사로 진행되고 있었는데, 상대적으로 단순한 외관 검사는 육안검사로 수행할 수 있었지만 매우 복잡하고 정밀한 외관 검사 조건을 성공적으로 수행하기에는 역부족일 수밖에 없었다.  

이에 대만 폭스콘의 자회사이며, 정밀 커넥터를 생산하는 대만의 FIT홍텅은 이러한 검사 난제를 해결하고 공장 자동화 생산 수준을 끌어올리기 위해 딥러닝 알고리즘에 기반한 AI 검사 기술 도입을 결정하고 오랜 기간 파트너십을 맺고 있던 코그넥스에 손을 내밀었다.

코그넥스의 비전프로 딥러닝의 알고리즘은 산업용 이미지 분석에 최적화돼 있어 적은 양의 결함 이미지 샘플과 짧은 라벨링 훈련 시간으로 검증을 완료할 수 있어 FIT의 자동화 생산 라인 검사 요구사항에 가장 적합한 솔루션이다. 또한 프로그램이 무겁고 사용이 복잡하거나 비용이 많이 드는 기존 머신비전의 문제를 순조롭게 해결할 수 있으며, 유연한 그래픽 프로그래밍 환경을 제공해 고객 맞춤형 딥러닝 솔루션을 구현할 수 있다.

코그넥스는 대면 기술 교육, 프로젝트 개발 협력에서부터 장비 사용 등 모든 프로세스에 걸쳐 지워을 아끼지 않았으며, 여러 커넥터 터미널 시장의 다양한 발전 추세를 파악할 수 있도록 혁신기술에 대한 지원을 멈추지 않고 있다.

코그넥스의 비전프로 딥러닝을 이용한 결함 검사 분야 [자료=코그넥스]

현재 FIT는 자동화 결함 검사 장비에 코그넥스 비전프로 딥러닝 60여 세트를 배포했으며, 실제 운영에서 우수한 성능을 보이고 있다. 검사 누락률은 0.1% 미만, 과실률은 1~2% 미만으로 제어되고 있으며, 작업자 별 판단 차이 등과 같은 문제가 크게 줄어 검사 정확도가 크게 향상됐다. 더 객관적이며 안정적인 검사 결과로 인해 생산 비용도 크게 절감됐으며, FIT의 정밀 커넥터는 각종 복잡한 애플리케이션 과제에도 거뜬 대응할 수 있게 됐다. 

FIT 우바이한 과장은 “세계 최초로 머신비전 영역에 뿌리를 내린 코그넥스는 풍부한 딥러닝 보급 경험을 갖춰, 고객의 요구사항을 깊이 이해하고 적용상의 문제점을 능숙하게 해결하는 이상적인 파트너다”며, “앞으로도 FIT은 코그넥스의 ‘Vpro 딥러닝’을 도입해 외관 결함 검사의 무인화를 완벽하게 실현할 것이디”고 밝혔다.

코그넥스코리아 문응진 대표는 “코그넥스의 ‘비전프로 딥러닝(VisionPro Deep Learning)'은 최첨단 딥러닝 알고리즘을 토대로 현장 테스트를 거쳐 최적화된 소프트웨어 솔루션으로 기존 머신비전 시스템보다 훨씬 간단하고 효율적이며 고객이 원하는 기술 요구사항을 완전히 충족시킬 수 있다”고 말했다.

그는 이어서 “코그넥스는 지속적인 소통과 이해를 바탕으로 타의추종을 불허하는 제품 라인, 더욱 안정적인 성능, 폭넓은 전문적인 서비스를 제공해 고객의 비용 절감과 상호 이익을 달성할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

[최정훈 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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