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머신비전시스템, '딥러닝 + 조명기술'로 불량 인식률 향상

식품, 포장, 반도체 및 디스플레이 등 다양한 산업분야로의 적용 확대

[산업일보]
머신비전시스템(Machine Vision System)을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어가 인공지능(AI), 딥러닝, 조명기술 등과 융합되면서 보다 빠르고 정확하게 불량을 잡아내고 있다.

2차 전지분야, 섬유 및 시멘트 분야, 반도체 및 디스플레이 분야 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있는 머신비전시스템은 작업자의 건강상태 및 숙련도 등의 영향을 받는 육안검사와 달리 생산공정과 결합해 고속 검사를 수행함으로써 시간을 절감하고, 품질과 생산성을 동시에 높이는 효과를 가져다주고 있다.

최근 개최된 한국디스플레이산업전(iMiD 2021)에 참가한 머신비전시스템 전문 기업 (주)이오비스(iovis)와 (주)디월드(DWORLD)의 전시 제품을 통해 최근 관련 시장의 수요자 동향을 가늠해본다.

다채널 조명 적용해 결함 검출률 높여
(주)이오비스는 다채널 조명 기술을 적용한 표면 검사 솔루션을 이번 전시회에 선보였다.
이 제품은 에어리어 카메라(Area Camera)를 라인스캔(Line Scan) 방식으로 사용했다.

이 회사 김영길 차장은 “휴대폰, 디스플레이, 이차전지 등의 제조 분야에서는 품질에 대한 수요자들의 요구 수준이 점점 더 높아지고 있다. 이러한 요구에 대응하기 위해 다채널 조명기술을 적용한 표면 검사 솔루션을 선보이게 됐다.”고 말했다.

“기존에는 단일 조명만으로 검사를 진행했었는데 이럴 경우, 결함(Defect)의 방향성에 따라 검사가 되지 않은 한계가 나타났다. 이를 개선하기 위해 개발된 이 솔루션은 여러 대의 조명이 설치된 다채널 결함 검출방식으로, 한 번의 스캔만으로, 결함의 방향에 상관없이 보다 정확한 검사가 가능하다.”고 덧붙였다.
머신비전시스템, '딥러닝 + 조명기술'로 불량 인식률 향상
▲한국디스플레이산업전(iMiD 2021)에 참가한 (주)이오비스는 다채널 조명 기술을 적용한 표면 검사 솔루션을 선보였다.

조명, 렌즈, 카메라 등 조립방법에 따라 불량인식률 달라질 수 있어
자동 결함 검출기 DVS(Digital Vision System)를 전시한 (주)디월드의 핵심은 머신비전 소프트웨어로, 광학 기술과 딥러닝 알고리즘 처리 기술을 기반으로 프로그램화해 자동으로 결함 영상을 획득, 처리하도록 한다.

이 회사 이원재 과장은 “전시된 머신비전시스템은 다양한 산업분야에 도입해 사용이 가능한데 참가한 전시회가 디스플레이전인만큼, 이 분야에 많이 사용되는 형광필름, 점착 필름 등에서 발생할 수 있는 결함을 검출하는 비전시스템 데모를 시연 중이다.”고 밝혔다.

이 과장은 “불량 검출 알고리즘에 AI를 적용하기 위해서는 학습과정이 필요한데 수요 기업들의 경우, 데이터가 부족하거나 데이터가 있지만 유출을 꺼려하는 경우가 많다. 때문에 불량 데이터가 아닌 정상데이터를 학습시켜 이에 부합하지 않으면 불량으로 인식하도록 학습해 불량 인식률을 높였다."고 설명했다.

비전시스템은 기업들의 생산제품이나 불량 유형에 따라 설계를 변경해야 하는 경우도 있기 때문에 표준 제품보다는 커스터마이징한 시스템을 납품하는 경우가 많다.
머신비전시스템, '딥러닝 + 조명기술'로 불량 인식률 향상
▲(주)디월드 이원재 과장

이 과장은 “비전시스템은 조명, 렌즈, 카메라 등 다양한 부품이 하나의 시스템을 이루기 때문에 각각의 제품을 어떻게 조립하느냐에 따라 결과가 달라지기도 한다. 때문에 수요 기업의 생산품과 품질요구 수준 등을 기반으로 샘플테스트를 진행한 후에 맞춤형 제작을 하는 경우가 대부분”이라고 밝혔다.

한편, 그랜드뷰리서치(GRAND VIEW RESEARCH)에 따르면, 다양한 산업 분야에서 품질 검사 및 자동화에 대한 수요가 증가하면서 전 세계 머신비전시장 규모는 2020년에 122억 9천만 달러를 형성했으며, 올해부터 2028년까지 연평균 6.9%로 성장할 것으로 전망했다.
김원정 기자 sanup20@kidd.co.kr

제조기업 강국이 되는 그날까지, 공장자동화 스마트팩토리에 대한 뉴스를 기획·심층 보도하겠습니다.

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