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스마트화 되는 머신비전, 그 미래를 보다...①인공지능·딥러닝 적용으로 인간의 한계에 도전한다

[FA저널스마트팩토리 박규찬 기자] 글로벌 리서치 기관의 시장 조사 보고서에 따르면 글로벌 머신비전 시장은 일정한 속도로 계속 성장하며 2021년까지 연평균 9%의 성장률을 기록할 것으로 전망했다. 자동차산업, 반도체산업 등에서 머신비전 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 글로벌 머신비전 시장은 계속해서 성장할 것이라는 예측이다.

최근 머신비전 기술 트렌드는 초고화소, 고속촬영, 소형화다. 이와 관련 연구개발이 활발히 진행되고 있으며 광학분야에서는 다양한 환경에 대응하고 편의성을 높일 수 있도록 렌즈와 조명의 일체화가 이뤄지고 있다. [사진=Dreamstime]

현재 머신비전 솔루션은 공장자동화(FA) 시장에서 주변 시장으로 확산되고 있다. 비전기술은 기존의 FA 시스템과도 융합할 수 있으며 속도가 빠르고 유연성을 가진 솔루션이 되고 있다. 특히 머신비전기술이 제조공정 및 로봇 기술들과 계속 융합되면서 4차 산업혁명에서는 없어서는 안 될 핵심 기술로 평가받고 있다.

스마트 팩토리의 눈 ‘머신비전’
머신비전 기술은 기계에 시각을 부여하여 검사, 안내 분야에서 이미지를 분석하는 기술로 제조 과정에서의 물리적 형상 및 결함 추적, 표면 마무리 검사, 색상 검사 등의 품질 검사 등에 광범위하게 사용되고 있다. 

아울러 반도체 산업부터 소형 전자부품, 핸드폰, 디스플레이, 자동차, 철강 산업 등에 이르기까지 산업 전반으로 적용 분야가 확대되고 있는 추세다. 

최근 머신비전 기술 트렌드는 초고화소, 고속촬영, 소형화다. 이와 관련 연구개발이 활발히 진행되고 있으며 광학분야에서는 다양한 환경에 대응하고 편의성을 높일 수 있도록 렌즈와 조명의 일체화가 이뤄지고 있다. 아울러 물리적 한계를 극복할 수 있도록 관련 소프트웨어 개발도 증가하고 있는 추세다.

인더스트리 4.0에서의 머신비전
바우머코리아 이성호 지사장은 4차 산업혁명 구현을 위해 스마트공장은 스마트한 장비들이 필요하다고 언급하면서 “머신비전은 최근 이슈 되는 품질향상이라는 제조현장의 목표달성을 위해 단순히 제품의 외관검사에서 한 단계 나아가 빅 데이터를 활용한 품질관리 표준을 확립 가능케 하는 핵심 기술이 됐다”며, “머신비전 시스템은 스파크 플러그의 격차를 측정하거나 제조 공정에서 로봇이 부품을 정렬하도록 안내하는 위치 정보를 제공하는 등, 객관적인 측정을 수행할 수도 있다”고 설명했다.

4차 산업 혁명에서의 머신 비전은 지능형 생산 공정설비와 제품의 의사소통을 연결하는 매개체가 될 것이라는 분석이다. [사진=dreamstime]

파비스 김종식 대표는 “4차 산업혁명은 현재 및 가까운 미래의 패러다임을 대변하는 용어로서 한 마디로 정의하기는 매우 어렵다”며, “다만 머신비전 시스템이 주로 활용되는 자동화 공정 설비만을 놓고 보자면 화두가 되는 것은 지능형 생산 공정 설비라고 생각한다”고 말했다.

이어 김 대표는 “인건비 상승, 인구 감소 등의 국내 시장 정세의 빠른 변화는 결국 4차 산업혁명에 맞춰 지능형 생산 공정 설비를 구성하는 로봇 시장의 성장과 보다 진화한 자동 품질 검사 시스템이 요구되어 지는 흐름으로 이어질 것”이라고 강조했다.

이에 4차 산업 혁명에서의 머신 비전은 지능형 생산 공정설비와 제품의 의사소통을 연결하는 매개체가 될 것이라는 분석이다. 기존의 공정 설비는 미리 입력된 정형화된 프로세서만을 갖는다. 따라서 제품은 항상 동일한 형태로 정렬돼 있어야 했으며 제품의 품질을 결정하는 요소는 미리 지정된 단순한 그레이 픽셀 기준 값을 벗어나기 어려웠다. 하지만 4차 산업혁명은 우리에게 공장의 상황 및 제품의 변화에 따라 능동적인 공정설비의 제어기술을 요구하고 있다.

제품이 어떠한 형태로 정렬이 되어 있던 로봇은 제품을 인식해 Pick & Place를 수행해야 하며 단순한 특정 영역의 기준 값이 아닌 경험에 의한 불량 선별을 요구한다. 많은 머신비전 업체들이 3D 시스템, 딥 러닝 기반 이미지 분석 S/W, 협업 로봇과의 연동 S/W 개발에 집중하는 가장 큰 이유다.

특히 로봇 가이던스 시스템은 3D를 이용한 능동적인 시스템으로 변화되고 있으며 표면 분석 시장은 딥 러닝 기반의 경험적인 피드백을 통한 감성에 가까운 불량 판별을 위한 알고리즘으로 변화하고 있다. 

이러한 변화들로 말미암아 머신비전 시스템은 단순히 불량의 판별만은 수행하는 컴포넌트를 넘어서 제품의 생산성 및 효율에 직접적으로 관여하는 공정 시스템의 하나가 될 전망이다.

[박규찬 기자 (editor@infothe.com)]

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