머신비전 검사 솔루션 수아킷 2.0 버전

[일본 도쿄, 인더스트리뉴스 방제일 기자] 일본 스마트공장 엑스포는 스마트공장 구축과 관련된 솔루션의 현재와 미래를 보여주는 현장이다. 대부분 글로벌 기업 및 일본 기업이 주를 이룬 가운데 반가운 토종 한국 기업을 만날 수 있었다. 바로 수아랩이다. 

수아랩 김한준 매니저 [사진=인더스트리뉴스]

수아랩은 딥러닝 기반 머신비전 검사 소프트웨어 수아킷2.0 버전으로 지난해에 이어 올해도 일본스마트공장 엑스포에 참가했다. 수아랩은 딥러닝 알고리즘을 적용해 다양한 제조업 분야에 불량 검사 자동화를 도입했다. 기존 머신비전 시스템으로는 검사가 어려웠던 다양한 영역 검사를 할 수 있고 정확도와 속도 또한 대폭 높인 것이다. 

수아킷 2.0은 두 이미지 차이를 분석하는 이미지 컴패리즌(Image Comparison) 모드, 이미지 내 여러 물체를 검출하고 분류할 수 있는 디텍션(Detection) 모드, 제품 불량 영역을 추천하는 비주얼 라벨러(Visual Labeler) 기능, 물체 어느 영역에 초점을 맞춰 검사했는지 보여주는 비주얼 디버거(Visual Debugger) 기능 등을 대폭 개선했다.

이미지 컴패리즌 모드는 검사할 제품이나 배경 패턴이 변화해도 그에 맞춘 최적화 작업을 용이하게 해준다. 디텍션 모드는 하나의 이미지 안에 여러 유형의 물체가 섞여 분류가 어려운 경우 각각의 유형을 분리해낼 수 있으며 물체 갯수를 세는 것도 가능하다. [사진=인더스트리뉴스]

특히 이미지 컴패리즌 모드는 검사할 제품이나 배경 패턴이 변화해도 그에 맞춘 최적화 작업을 용이하게 해준다. 디텍션 모드는 하나의 이미지 안에 여러 유형의 물체가 섞여 분류가 어려운 경우 각각의 유형을 분리해낼 수 있으며 물체 갯수를 세는 것도 가능하다. 비주얼 라벨러 기능은 딥러닝 알고리즘이 자동으로 불량 영역을 추천해 라벨링 비용을 최소화할 수 있다. 기존에는 검사하고자 하는 모든 제품 이미지의 불량 영역을 일일이 지정해 줘야 했다.

또한 비주얼 디버거 기능은 딥러닝 알고리즘이 집중 검사한 영역을 시각화해 사용자에게 알려준다. 검사가 사용자의 의도에 맞게 수행됐는지 확인할 수 있다. 이전 버전에서는 딥러닝 학습망이 불량을 구분해내는 기준을 알 수 없었다. 

일본에서 만난 수아랩 김한준 매니저는 “지난해에 비해 대폭 개선된 수아킷2.0을 통해 일본 시장 공략에 나서기 위해 일본스마트공장 엑스포에 참가했다”며, ”특히 일본을 비롯한 제조업 현장에 수아킷은 꼭 필요한 소프트웨어이기에 일본의 대기업뿐 아니라 중소기업도 많은 관심을 가질 것이라 확신한다“고 말했다. 

이어 그는 “중국을 제외한 해외의 경우 현재 대리점 형태를 통해 영업을 진행하고 있으며 현재 일본 Adstec과의 협업을 통해 일본 시장 점유율을 차츰 높아나갈 계획”이며, “향후 보다 일본 비즈니스 시장 개척을 위해 노력하겠다”고 포부를 밝혔다.

[방제일 기자 (news@industrynew.co.kr)]

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