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기사입력 : 2016-11-14
머신비전, 신기술 도입과 사업영역 확장으로 새 활로 모색
카메라와 인공지능이 만나 공정을 컨트롤하다
머신비전은 제조업 분야의 제품 검사 장치로 제조분야의 품질과 생산성, 효율을 높이고 규제를 준수하기 위해 사용한다. 제조 과정에서의 물리적 형상 및 결함, 표면 마무리, 색상 등의 상태를 사람이 육안으로 검사하는 대신 고성능 카메라, 이미지 프로세서, 소프트웨어 등의 구성요소로 이루어진 시스템으로 검사하는 것이다.

머신비전은 환경과 관계없이, 피로도 없이, 마이크로미터 단위까지 정밀하게, 빠른 속도로 검사를 수행할 수 있기에 산업자동화의 발전과 떼려야 뗄 수 없는 밀접한 관계에 있으며, 반도체·PCB 관련·소형 전자부품·휴대전화·디스플레이·자동차·철강·식음료 산업 등 산업 전반으로 적용 분야가 확대되고 있다.

Part 1 Market
머신비전이 처음 등장했을 때는 비경제적이고, 부피가 크며, 판단과정이 복잡하다고 여겨지기도 했으나 현재는 기술 수준이 향상돼 산업과 제조업 생산설비 전반에서 필수적인 시스템이라는 인정을 받고 있다.

또한, 자동차나 반도체 분야 등에서는 이미 머신비전 적용 범위의 확장이 진행되고 있었으며, 최근에는 운수·모니터링·바이오·의약·농업·보안 등 새로운 시장에도 빠르게 도입되기 시작했다. 최근의 머신비전 솔루션은 고성능, 간편한 구성, 고속 등의 장점을 내세워 많은 시장으로 침투하며 산업자동화의 어떤 시스템과도 융합할 수 있다는 평가를 받고 있다.

국외 머신비전 시장
지난 2015년 유럽 머신비전협회 ‘VDMA’의 조사결과를 따르자면 유럽 머신비전 업계는 2014년 기념비적인 수치를 기록한 이후 작년에도 평균 11%의 성장을 이뤘다. 유럽 외 지역에서의 판매량도 20% 가량 증가했다. 특히, 북미와 아시아 지역의 매출은 전 세계 총 매출의 34%를 차지했다. 이 조사에 따르자면 자동차, 전자장치, 식음료 순으로 머신비전의 도입률이 높았으며, 비제조분야 역시 전년대비 17% 가량 도입률이 상승해 총 매출의 24%를 차지했다.

글로벌 컨설팅·시장조사기관 ‘프로스트앤설리번’은 지난 2015년 ‘세계의 산업용 머신비전시장 분석’ 보고에서, 2012년 45억달러에 이어 2013년에는 49억달러, 2016년에는 67억5,000달러의 매출을 예측했다.

일본 ‘야노경제연구소’ 역시 지난해 ‘FA 카메라·머신비전 세계시장’에 대해 예측·발표했다. 이 발표에 따르면, 2015년 FA 카메라와 머신비전의 세계시장 규모는 전년대비 104.8%인 2,459억5,000만엔일 것으로 전망됐으며, 이 수치에 의하면 세계적 금융 불황의 영향으로 2009년 축소된 시장이 회복되고 있는 상태인 것으로 분석된다.

또한, 2015년의 범용 머신비전의 세계시장 규모를 815억엔, 전용 머신비전의 세계시장 규모는 1,104억5,000만엔으로 전망했는데, 범용 머신비전에서는 스마트 센서의 성적이 특히 높을 것이며, 전용 머신비전의 경우 식품·음료, 의약품 등 새로운 분야의 수요가 커질 것이라고 발표했다.

국내 머신비전 시장
국내 머신비전 업계는 아직 이렇다 할 성장을 보이지 않고 있다. 전통적인 수요처인 반도체와 LCD 분야의 저성장이 원인이라는 분석이 지배적이다. 이들 산업이 활황을 보였던 2010년 머신비전 산업은 연 50%가 넘는 성장률을 기록하기도 했다.

그러나 성장률은 2011년 10%로 하락하더니 2012년에는 1%까지 떨어졌다. 더불어 최근 비슷한 성능을 지닌 제품들이 쏟아져 나오고 과도한 경쟁이 유발되며, 점차 기술보다는 가격에 초점이 맞춰지고 있다는 것도 문제점이다. FA 업계의 수요도 크게 늘지 않아 최근 머신비전 업계는 새로운 수요산업을 확보하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다.

데이터로직코리아 유경수 대표는 “앞으로도 브랜드 업체와 PC 기반의 솔루션 업체 간의 과열 경쟁에 인한 가격부담은 계속될 것으로 보인다”면서, “그러나 지난 몇 년 간 원가절감의 목표 아래 저가 솔루션을 선호했으나, 그 결과 제한적인 기술력과 체계적인 운영 소프트웨어 관리 등의 어려움이 생겼다”고 설명했다. 유 대표는 이어 “머신비전은 사용자 친화적인 운용 소프트웨어를 제공하고, 고객에게 적절한 서비스를 제공하는 방식으로 성장할 것이라 예상한다”고 밝혔다.

프로비전테크놀러지 안수현 과장은 “현재 FA시장이 바라보는 머신비전 불황에 대한 논쟁은 반도체 및 LCD 분야의 저성장, 생산거점의 이동 등에 따라 머신비전 산업의 침체가 장기화되고 있다는 것”이라면서, “내수시장에서 벗어나 해외시장을 개척해 나간다면 문제를 해결할 수 있을 것”이라고 강조했다. 안 과장은 “머신비전은 결국 모든 분야에서 사용할 분야고, 업계는 이제 사업영역을 확장해야할 시기가 됐다”고 덧붙이기도 했다.

Check 2 Case of Application
머신비전 검사의 적용 범위는 굉장히 넓고 다양하다. 또한, 머신비전 검사를 전략적으로 잘 이용한다면, 단순한 결함 부품 확인 이상의 혜택도 얻을 수 있으며, 수집한 결함에 대한 데이터를 통해 생산설비의 성능 문제를 식별·개선할 수도 있다. 특히, 최근 머신비전 솔루션의 경우, 머신비전 전문가가 아니더라도 애플리케이션을 이용해 쉽게 검사를 수행할 수 있기에 더욱 널리 활용되고 있다.

식음료 분야
머신비전은 보틀링 라인에서 단위 분량·포장의 밀봉 상태·포장 라벨 등을 검사해준다. 결함 있는 제품이 확인되면 배송지연 결정, 소매점으로부터 제품 반품은 물론 FDA로부터 리콜 명령도 받을 수 있다.

식음료 산업에서의 머신비전 응용사례는 공정 중 오류 가능성 및 포장 결함의 심각성과 프로세스 오류 감소 가능성을 이해하는 데 도움을 준다. 머신비전 시스템으로 생성한 데이터는 예방적 유지보수를 위해 사용할 수 있으며, 공정 제어를 개선할 수 있다.

예를 들어 밀봉작업을 거친 제품은 라벨링 머신으로 옮겨지는데, 라벨 오류 검사는 품질 제어에서 매우 중요하다. 미국에서 발행하는 식품 리콜의 대다수가 라벨 오류이며 미국 FDA가 주목하는 사안이기도 하다.

제약 및 의료기기 분야
제약 및 의료기기 공정의 머신비전은 숫자 및 문자의 인식은 물론 구김이 심한 포장백으로 인해 발생하는 작은 변화도 포착할 수 있도록 설계된다. 제품 개수를 확인하고, 블리스터 팩 안의 알약과 상자 속 병, 키트의 구성 요소, 약병의 위조방지 씰 등을 검사해 의료 제품 포장의 무결점을 확인한다.

자동차 제조 분야
파워트레인과 브레이크, 에어백 등 자동차 안전장치의 경우 엄격한 품질 검사와 부품의 이력 확인이 필요하다. 자동차 제조 설비에서는 일반적으로 오류 검증 및 이력관리를 위해 수많은 비전 시스템과 ID 리더기를 사용하게 된다.

머신비전은 자동차 변속기 내 비드의 위치와 부피를 확인하며, 표면의 상태, 납땜 트레이스 등 다양한 결함을 식별하고, 점화 플로그 틈새와 같은 미세한 치수를 측정하는 등 다방면으로 이용되는데, 특히 작업자의 오류를 확인하는 역할을 한다.

Check 3 Technology
PC 기능을 더한 스마트카메라
스마트카메라는 카메라와 PC를 통합한 하나의 솔루션으로 전력 소모를 낮추고 메모리 등을 제한해 생산하기에 공간적 제약이나 예산 한계 등의 제약요소까지 충족시킨다.

일반적으로 머신비전 검사는 카메라가 영상을 얻어 프레임그래버를 통해 컴퓨터로 영상을 전달하고, 컴퓨터에서 판정하는 방식으로 이뤄졌다. 그러나 스마트카메라는 컴퓨터의 역할도 모두 카메라가 담당하기에 영상을 컴퓨터로 전달하는 보드가 없다. 즉, 기존 카메라의 영상정보 획득 기능에 영상의 의미를 찾는 작업까지 수행하는 하나의 임베디드 비전시스템인 것이다.

스마트카메라에는 이미지 센서, 영상획득용 모듈, ASIP, 통신용 인터페이스 I/O 등 모든 시스템 컴포넌트가 내장돼있다. 센서는 렌즈와 반도체 이미지 센서, 그리고 빛을 디지털 데이터로 변환해주는 이미지 어레이로 구성된다. 인터페이스는 사용자나 호스트 시스템으로부터 명령코드를 수행하고, 스마트카메라의 데이터나 이벤트에 대한 결정사항을 외부로 전송하는 역할을 한다.

마지막으로, 스마트카메라의 가장 핵심적인 기술인 ASIP는 지능형 컨트롤 시스템에서 의사결정을 잘할 수 있도록 자율적 탐지나 통보, 사후 조치 등을 수행한다. 이를 위해 스마트카메라는 DSP, FPGA와 같은 고성능 마이크로프로세서 등을 적용하며, 지능형 네트워크 애플리케이션, 분산 비전 애플리케이션 등에 적합하게 사용할 수 있고, 용도의 변경 또한 용이하다.

스마트해지는 센서·스캐닝 솔루션
비전시스템 및 원격기술은 문제 해결 도구로서의 HMI를 만들었다. 머신비전은 영상을 진단 도구로 사용해 조립공정 중 일부에서 발생하는 문제를 해결할 수 있다. 오류의 발생이나 제조공정 제어가 한계에 부딪힐 때마다 비전시스템이 녹화를 시작하며, 이를 통해 문제의 조기 파악·수정이 가능해진 것이다.

또한, 사용자는 원격 접속을 활용해 현장 밖에서 진단 도구를 사용할 수 있기에 문제 해결에 필요한 시간과 비용을 단축할 수 있다. 이러한 감시 시스템은 OEM 업체에 더 많은 유지관리 서비스를 제공할 뿐 아니라 원자재 판매를 목적으로 하는 이들에게도 도움이 된다. 현장 각 지점에서 쓰인 실제 화학물질의 양을 계산하고 재고를 관리하는 데도 사용할 수 있기 때문이다.

산업 현장 최초의 로봇은 1962년 미국의 자동차 회사 GM이 사용한 유니메이션(Unimation)사의 ‘유니메이트’라는 산업용 로봇이었는데, 실제 생산설비에 투입돼 물건의 이송 및 물건의 용접과 조립, 검사 등에 사용됐다. 공정 중에 방사되는 열과 연기 때문에 사람의 근접이 어려운 대량생산 다이캐스팅공정 환경에서 최초의 로봇은 인간의 위험을 대신 무릅쓰고 거대한 힘으로 단순·반복적인 일을 성실하게 수행했다. 유니메이션이 프로그래밍이 가능한 수송장치를 도입한 후 픽 앤 플레이스 로봇은 수많은 기술의 변화를 겪었다. 그중 가장 영향력이 높았던 변화는 비전기술의 도입이었을 것이다.

머신비전 기술의 도입을 통해 로봇은 다양한 부품을 옮기는 것을 넘어 작업 중간에 작업 내용을 바꾸는 것도 가능해졌다. 로봇이 부품을 직접 감지하고 감지 결과를 작업에 적용할 수 있게 됐기 때문이다. 또한, 비전을 공정 일부로 통합할 경우, 제조공정의 마지막 지점에서 사람이 직접 육안으로 검사하지 않아도 공정의 어느 지점에서도 머신비전이 같은 작업을 수행할 수 있다.

최근에는 비전과 로봇이 컴퓨터 처리 능력을 포함해 한층 더 큰 통합을 실현하고 있는데, 이런 장치는 FPGA와 CPU를 사용해 같은 하드웨어 플랫폼 내에서 시스템의 통합과 다양한 자동화작업을 수행하며, 시각적 서보 제어 등의 작업도 지원한다.
모바일로봇 분야 역시 비전머신의 또 다른 성장을 보여준다. 모바일로봇은 장애물 회피, 동시 위치측정 및 맵핑 등 다양한 분야에서 활약한다. 이러한 작업을 원활하게 수행하기 위해서는 정교한 영상 기능이 필요하다.

앤비젼 김덕표 대표는 “앞으로 자율로봇에 수많은 비전시스템이 사용할 것이며, 마이크로소프트의 키넥트가 좋은 예”라면서, “머신비전 기능을 내장한 솔루션은 모바일로봇 분야에서 더 큰 변화를 가져올 것”이라고 설명했다.

오늘날 센서의 비즈니스 인텔리전스 역량은 향상된 정밀도에 못지않은 중요한 역할을 하고 있다. 사용자는 공정 전반에서 생산된 제품에 대해 더 많은 정보를 얻고, 이 정보를 통해 제조 공정을 미세하게 변화시킬 수 있다. 센서 정보를 기반으로 생산량을 미세 조정할 수도 있다. 예를 들어 표면 평탄도가 다른 제품에 대해 작업할 경우, 센서의 측정값과 정보수집 기능이 확인된다. 자동차 및 의료기기 분야와 같이 제조업체가 제품 표면의 거친 정도나 부품 접합 상태를 확인해야 할 경우 더욱 활발히 사용된다.

센서 기술은 전자공업과 전자산업 분야에서도 활용할 수 있다. 센서를 통해 한 공정에서 다른 공정으로 이동할 때나 컨테이너를 통해 제품을 운반하는 과정의 문제를 감지하게 되는 것이다.

식품안전 개선을 위해서도 머신비전의 역할은 크다. 최근 식품제조업체에는 빠른 속도로 제품 코드를 검사하고, UPC 바코드를 판독하며 라벨의 부착 여부 등을 확인할 솔루션이 필수적이다. 특히, 무 유당·무 글루텐·견과류 등을 생산하는 장비나 시설에서 제품에 적절한 라벨을 부착하는 것은 잠재적인 책임문제가 불거질 수 있는 중대한 사안이 됐다.

식품제조업계의 과제는 캔에 인쇄한 제품코드와 라벨의 상품코드 바코드가 일치해야 한다는 것인데, 검사량이 많고 밝고 환한 금속 배경의 환경에서 제품 코드 검사는 쉽지 않다. 이러한 상황에 패턴을 인식하는 새로운 기술을 탑재한 머신비전 솔루션이 등장하고 있으며, 제조업체의 요구도 점차 높아지고 있다.

Check 4 To Grow Together With FA
머신비전 업계뿐 아니라, 그 상위 개념인 FA 업계는 지금도 지속해서 발전하고 있으며, 앞으로도 꾸준히 발전할 것이다. 세계적으로 노령화 속도가 빨라지고, 출산율은 떨어지기에 노동인구 역시 점차 줄어들고 있다. 반면 평균적인 삶의 질이나 의식 수준은 높아지고, 단순노동을 하는 인력은 적어진다. 필연적으로 인력을 대신하는 로봇과 기계, 컴퓨터에 대한 관심이 집중될 수밖에 없다. 더불어 제조·생산 업계는 제품의 품질 개선을 위해 꾸준히 노력을 경주 중이며, 이를 위해 자동화 역시 더욱 빠른 속도로 진행되고 있다.

프로비전테크놀러지 안수현 과장은 “고성장하는 머신비전의 시장에서 살아남기 위해서는 현장에서 누구나 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 시스템을 제공해야 한다”면서, “수많은 변수에 대응하기 위해 검사기 브랜드뿐 아니라 제조·생산 업계로부터 피드백을 받고 끊임없이 변화·발전해야 할 것”이라고 강조했다.

한국머신비전산업협회 백홍기 회장 역시 머신비전 업계의 꾸준한 노력을 촉구했다. 백 회장은 “미래 제조·생산 업계의 시스템은 다품종 소량의 맞춤 체계로 변화할 것으로 예측되며, 카메라를 기반으로 한 장비들의 개발이 기대된다”면서, “머신비전 업계는 이러한 장비들을 적극적으로 개발해 시장을 선도 및 선점해야 한다”고 말했다.

Check 5 Evolution, Machine Running
지난 3월 알파고와 이세돌 9단의 세기적 대결로 전 세계는 인공지능 AI에 집중하기 시작했다. 구글이 텐서플로(Tensorflow)라는 오픈소스를 공개한 지 석 달 만의 일이었다. 구글은 이번 대결을 통해 34조원의 기업가치 증가 효과를 봤다. 이는 구글의 열린 기술혁신 전략이 가지고온 엄청난 성공이라 할 수 있다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 사람이 학습하듯 컴퓨터도 주어진 데이터로 학습해 새로운 지식을 얻어내고 미래를 예측하는 기술이다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야이자 빅데이터의 핵심 기술로 떠오르고 있다.

라온피플 김형균 이사는 “앞으로의 머신비전 업계의 화두 중 하나는 머신러닝이 될 것”이라며, “당사 역시 몇 년 전부터 머신러닝 기술에 관심을 가지고 머신비전에 적용하기 위해 준비 중이며, 올해 안에 머신러닝 기술을 이용한 솔루션을 추가한 비전 검사 소프트웨어를 발표할 예정”이라고 머신러닝 기술의 중요성에 대해 강조했다.

FA Journal 김 엘 진 기자 (fa@infothe.com)
 
 
 
 
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