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트윔, 배터리·타이어 AI 검사기 출시… 자동차 시장 정조준!
[참관포인트] 산업별 인공지능 검사 설비 도입 가이드
엣지컴퓨팅, 클라우드, AI 등 스마트제조혁신에 신기술 도입이 가속화되고 있다. 본격 데이터 제조시대가 열리고 있는 가운데, 고도화 솔루션이 제조현장에 속속 구축되고 있다. 정부도 △디지털 클러스터 △K-등대공장 △탄소중립형 스마트공장 등 구체적인 고도화 모델을 제시하는 한편, 데이터·AI 등에 대한 지원폭을 넓히며 제조혁신 생태계 전반의 질적 고도화에 포커스를 맞추고 있다. 오는 6월 24일 서울 삼성동 코엑스(COEX) 1층 그랜드볼룸에서 열리는 ‘2022 서울 국제 스마트팩토리 컨퍼런스 & 엑스포’에서는 본격적인 DX 솔루션 소개가 이어질 것으로 전망된다.

[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 머신비전은 생산 공정에서 작업자가 보고 판단하는 작업을 정밀하고 빠르게 대신하는 역할을 수행한다. 통상 카메라, 광학계, 이미지를 처리하고 분석하는 소프트웨어 등으로 구성됐다. 스마트팩토리 세부분야에서도 검사자동화는 가장 어려운 부문으로 손꼽힌다. 불량 결함 형태는 천태만상인데다, 또한 사람의 눈으로 볼 때 불량 수준의 결함이 아닌데, 알고리즘대로 다르다고 해서 죄다 불량으로 처리하면 생산성이 좋아질 수 없다. 더욱이 빛의 강약에 따라 제품 결함이 보여졌다 가려졌다 하다 보니, 제품이 바뀔 때마다 조명을 다시 배치하거나 추가해야 하는 맹점을 안고 있다. 이처럼 결함의 옥석을 가려 불량을 판정한다는 것은 결코 쉽지 않다는 것이 업계의 전언이다.

새롭게 출시한 AI 타이어 검사기는 외면만 검사하는 것이 아닌 굴곡진 내면까지 검사해 품질 검사에 신뢰성을 높였다. [사진=트윔]

수집한 영상을 처리하고 결함을 찾아내는 기술은 크게 논리 연산의 룰베이스(Rule based)와 딥러닝 AI 기술로 구분된다. 특히 AI 기술은 텍스트 판독, 미묘한 무늬 판별 등을 수행하며 베테랑 작업자의 눈에 필적하는 빼어난 판별력을 자랑하고 있다.

머신비전 업계가 AI 딥러닝 알고리즘 소프트웨어 개발에 집중하고 있는 가운데, 지난해 11월 AI 딥러닝 플랫폼 ‘모아이’(MOAI, Machine vision Optimization based on AI)와 이를 탑재한 AI 비전 솔루션 ‘T-MEGA’(Twim Machine vision Equipment Guided by AI)로 코스닥에 입성에 성공한 트윔(대표 정한섭)은 업계를 선도하고 있다. 금속 정밀 부품, 식음료 제품, 바이오 제품, 2차전지, 자동차 부품, 전기전자 부품 등 다양한 산업군에 공급하고 있다.

2022년에는 큰 변화기에 있는 자동차 시장을 겨냥 배터리 검사기와 타이어 검사기를 출시했다. 배터리 검사기는 모든 전기차용 배터리 유형(각형, 원통형, 파우치형)의 치수측정을 포함한 다양한 형태의 불량을 검출할 수 있다. 전면, 측면, 전극 등을 한 번에 검사할 수 있다. 타이어 검사기는 외면만 검사하는 것이 아닌 굴곡진 내면까지 검사해 품질 검사에 신뢰성을 높였다.

트윔 관계자는 “트윔은 타사의 정형화된 머신비전 솔루션을 필요한 공정에 끼워 맞추기 식이 아닌 제조공정에 최적화된 솔루션을 제공해 고객사의 요구조건을 해결한다”면서, “더 나은 검사 자동화 환경을 위해 지능형 로봇비전과 같은 협업 시스템도 제안하고 있다”고 밝혔다. 트윔은 이번 ‘2022 서울 국제 스마트팩토리 컨퍼런스&엑스포’에서 각 산업별 인공지능 검사 설비의 효과적인 도입 가이드 및 구체적인 구축 사례를 소개해 인공지능 검사 설비의 도입 전/후를 비교한다.

트윔 소개 부탁한다.

2010년에 창립한 트윔(대표 정한섭, 정해주)은 인공지능 비전검사를 주력으로 제조산업의 품질 검수를 인공지능화하는 데 최적의 기술을 개발 및 양산하고 있는 기업이다. 산업화가 시작된 후 지금까지 많은 제조사들은 생산품의 품질 검사를 대부분 육안 검사로 진행하거나, 여기서 조금 더 나아가 룰-기반 검사 시스템으로 진행을 하고 있는 상황이다. 그러나 육안검사를 담당하는 검사원의 컨디션과 제 각각의 검사 기준으로 인해 불량제품 검수율은 여전히 낮은 수준이다. 또 개인 맞춤형 제품 또는 리미티드 에디션과 같은 한시적으로 대량의 상품을 생산하는 최근 제조 트렌드에서는 룰-기반과 육안으로 품질 검사하기엔 부족함이 있다.

이러한 문제점을 인공지능으로 똑똑하게 작은 결함도 놓치지 않고 검수할 수 있는 인공지능 검사 엔진인 MOAI와 이 MOAI를 탑재한 검사 설비인 T-MEGA가 트윔의 주요 제품이다. 그 외에도 스마트팩토리를 위한 공정 설비 분석 시스템인 MES, 머신비전의 하드웨어와 소프트웨어 그리고 컴포넌트를 표준화하는 머신비전 표준화, 공정에서 발생하는 모든 데이터를 모아 분석할 수 있는 빅데이터 솔루션이 있으며, 룰-기반의 얼라인먼트(합착) 시스템과 자동 광학 검사 시스템인 AOI까지 제조 공정의 획일화를 이룰 수 있는 모든 솔루션을 제공하고 있다.

이번 전시회 출품작의 특장점은?

트윔은 인공지능 비전검사 설비로 국내 최다의 사례를 가지고 있다. 이에 이번 스마트팩토리 컨퍼런스에서는 그러한 사례를 바탕으로 인공지능 검사기의 도입해야 하는 당위성과 검사 결과를 한 눈에 볼 수 있는 영상으로 이해를 도울 예정이다. 실제로 인공지능 검사기를 부스에 진열하지 못할 것 같아, 타이어, 금속부품, 그리고 2차 전지 검사기 등의 데모를 직접 경험하고 싶은 분들을 위해 ‘기업탐방’ 행사를 기획하고 있다. 현장의 저희 부스에 오셔서 신청을 해 주시면 원하시는 날짜에 맞춰 당사에 방문해 데모 장비 시연 관람 및 가지고 계신 현안에 대해 상담도 진행해 드릴 예정이다.

키노트와 트랙 세션에서 주목해야 할 점은?

그동안 우리나라는 자동차, 조선, 반도체 등의 산업분야에서 우수한 ICT 기술과 함께 자원과 역량을 집중 투자한 결과 글로벌 제조 강국의 반열에 설 수 있었다. 하지만 최근 포스트코로나 및 불안정한 세계정세와 맞물려 글로벌 제조산업에도 성장률 정체와 경쟁의 심화로 위기에 봉착해 있다.

키노트에서는 이러한 문제를 극복하고 제조 산업의 패러다임에 적극 대응해 경쟁력을 강화하는 해법으로 스마트팩토리에 대해 논의할 예정이다. 제조 강국이자 ICT 강국인 우리나라에서 제조강국으로 더욱 발전해 나아가기 위해서는 미래의 스마트공장은 어떤 모습이어야 하며 이를 달성하기 위해 우리는 어떤 방향으로 무엇을 갖추고 준비해야 하는지 살펴보고자 한다.

또 트랙세션에서는 각 산업별로 인공지능 검사 설비를 도입 시, 먼저 고려돼야 할 부분은 무엇인지 효과적인 도입을 위한 가이드를 제공하고 아울러 구축 사례를 소개함으로써 인공지능 검사 설비의 도입 전/후를 비교할 예정이다.

머신비전의 최신 기술 및 시장 동향은?

인구절벽은 비단 우리나라만 겪고 있는 문제가 아니다. 전 세계적으로 일할 사람이 줄고 있다. 또 코로나19로 인해 그동안 사람에 의존했던 모든 제조 서클이 무참히 무너졌고, 산업 자동화가 대비돼야 한다는 교훈을 얻었다. 그로 인해 인공지능 검사설비는 더욱더 성장 가능성이 있다고 본다. Grand View Research에 의하면 머신비전 시장은 2030년까지 연 평균 7.7% 성장을 예측했다. 또, 2021년 기준으로 자동차 산업이 15%로 가장 큰 영역을 차지했고 앞으로도 성장 가능을 높게 내다봤다.

아울러 2021년 글로벌 머신비전 시장은 분야별로 품질검사 분야가 약 52%, 위치 및 안내/유도 분야가 약 25%, 측정 분야가 약 15%, 인식 분야가 약 8%로 나눠졌음을 알 수 있다. 이러한 데이터가 보여주듯이 산업 자동화 및 인공지능화된 품질 검수는 여러 분야에서 필수 요건이 되고 있다. 빠르고 앞선 기술을 공정에 도입해 무한 경쟁과 Un-human Factory, 즉 스마트팩토리 시대를 준비해야 한다.

2022년 사업계획 및 목표는?

트윔의 목표는 글로벌 시장에서의 인정이다. 이에 지금 가장 크게 변화되고 있는 자동차 시장을 겨냥해 배터리 검사기와 타이어 검사기를 출시했다. 특히 타이어 검사기는 외면만 검사하는 것이 아닌 굴곡진 내면까지 검사해 품질 검사에 신뢰성을 높였다. 또 빠르게 성장하고 있는 만큼 불량에 대한 불안감도 높은 2차 전지에 대해서도 전면, 측면, 전극 등을 한 번에 검사 가능하다. 2022년은 해외 시장 확대를 위해 어느 해 보다 활발한 활동을 진행할 예정이다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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