머신비전, 최적의 활용법은?…‘2024 머신비전 활용전략 컨퍼런스’ 성공리에 개최

25일 코엑스 컨퍼런스룸서 열려…참관객 200여 명 몰려 높은 주목도 ‘실감’

자동화를 구축하기 위해 필수적인 요소로 그 중요도가 높아지고 있는 ‘머신비전 솔루션’을 주제로 한 컨퍼런스가 지난 25일, 코엑스 컨퍼런스룸에서 큰 관심 속에 진행됐다. 머신비전에 대한 높은 관심을 증명하듯, 200여 명의 참관객이 참여한 가운데 열린 이번 컨퍼런스에서는 단순히 ‘보는 것’을 넘어서 머신비전이 만들어낼 수 있는 다양한 기능과 역할에 대한 인사이트를 확인할 수 있었다.

AI 비전, 없어서는 안 될 핵심기술로 부상

첫 번째 발표는 LG전자 생산기술원 임수민 책임이 맡아 LG전자의 AI 비전 기반 디지털 전환(DX) 솔루션을 소개했다. 임수민 책임은 머신비전 기술이 현대 제조업에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 설명하며, 스마트 팩토리와 디지털 제조를 위한 핵심 기술로 자리 잡은 AI 비전 솔루션의 활용 사례를 중심으로 발표를 이어갔다.

LG전자는 PRAI-Cam이라는 실시간 이상 감지 솔루션을 개발해 공장 자동화와 품질 개선에 크게 기여하고 있다. 이 솔루션은 AI를 기반으로 카메라를 통해 공정의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하며 진동 및 음향 데이터를 추가로 분석하여 설비의 문제를 사전에 감지하고 대응할 수 있는 장치를 마련했다. 특히, 구글 클라우드 플랫폼과의 협력을 통해 이 AI 검사 시스템을 클라우드 기반으로 운영함으로써 공정 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있도록 했다.

임수민 책임은 또한 MAVIN Cloud라는 클라우드 기반의 AI 검사 플랫폼을 소개했다. 이 플랫폼은 AI 모델 학습을 위한 다양한 최신 알고리즘을 실시간으로 제공하며, 라벨링 및 데이터 가공 과정을 쉽게 처리할 수 있도록 도와준다. 이를 통해, 사용자는 머신비전 시스템을 보다 간편하게 적용할 수 있고, 다양한 제조 환경에 유연하게 대응할 수 있다. LG전자는 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 조 단위 비즈니스로 확장하는 것을 목표로 하고 있으며, LG 계열사뿐만 아니라 외부 제조업체들과도 협력하여 DX 솔루션을 확대해 나갈 계획이다.

3D 센서와 로보틱스, 최적의 융합 방안은?

두 번째 발표는 LMI 테크놀로지스의 소한별 지사장이 3D 센서와 로보틱스 기술을 융합한 혁신적 사례들을 발표했다. LMI 테크놀로지스는 3D 센서 분야에서 선도적인 기술을 보유하고 있으며, 다양한 산업 현장에서 활용되는 솔루션을 개발해왔다. 특히, 3D 센서를 통한 정밀한 높이 데이터 수집이 스마트 제조 공정에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있다고 설명했다.

LMI의 다양한 센서 솔루션은 각각의 표면 구조를 정밀하게 스캔해 검사 및 자동화 공정에 활용된다. 특히 이 센서들은 반도체와 2차 전지와 같은 고정밀 분야에서 높은 성능을 발휘하며, 기존 2D 검사의 한계를 뛰어넘는 정확도를 제공한다. 소 지사장은 LMI의 센서 기술이 로보틱스와 결합했을 때 더욱 강력한 효율성을 발휘한다고 강조했다.

소 지사장은 이어 LMI가 올해 리버티 로보틱스를 인수하면서 로봇 자동화 영역을 더욱 확장하게 된 배경을 설명했다. LMI는 3D 비전 센서와 로봇을 결합해 복잡한 제조 공정에서 자동화의 정밀성을 크게 향상할 수 있는 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 예를 들어, 로봇 팔이 비정형 물체를 인식해 정확한 위치를 파악하고 작업을 수행할 수 있는 기술이 그 대표적인 사례다. 이 외에도 물류 분야에서 박스 크기 분류나 파손 검출 등 다양한 산업 현장에 적용할 수 있는 솔루션을 개발 중이다.

AI와 영상 분석을 통한 공정 최적화

슈퍼브에이아이의 이현동 부대표는 AI 기반의 영상 분석이 제조업 공정 최적화에 미치는 영향을 설명했다. 발표를 통해 이 부대표는 카메라 기반 머신비전 시스템이 제조 현장에서 생산성과 품질을 극대화하는 데 있어 필수적인 역할을 한다고 강조했다. 그는 “AI 모델이 데이터 특성에 따라 성능이 달라진다”고 말하며 “이를 해결하기 위해 AI 성능을 주기적으로 모니터링하고 업데이트하는 접근이 필요하다”고 말했다. 특히, AI 성능 유지를 위해 제조 현장에서 수집되는 데이터의 편향성을 제거하고 일관성 있는 라벨링을 통해 모델의 학습 정확도를 높이는 방안을 제시하며 큰 주목을 받았다.

이 부대표는 이어 “제조 현장의 암묵적인 지식을 AI 모델에 반영하는 것이 중요하다”며 구체적인 예를 제시했다. 그는 “데이터 편향 문제로 인해 AI 모델이 특정 계절이나 온도 변화에 따라 성능이 저하될 수 있는데, 이를 막기 위해 지속적으로 데이터를 업데이트하고 현장의 전문가들이 가진 지식과 경험을 AI에 통합해 더 정밀하고 유연한 시스템을 구축하는 것이 필요하다”고 덧붙였다.

AI 기반 플랫폼을 통한 품질 관리 및 안전 관제

라온피플의 인세용 실장은 라온피플의 AI 플랫폼인 ‘나비 AI’를 통해 제조업 현장에서 품질 관리 및 안전 관제를 최적화하는 사례를 소개했다. 라온피플은 반도체, PCB, 자동차 부품 검사 등 고정밀 검사가 필요한 제조 환경에 AI 기반 솔루션을 적용하여 결함을 검출하고, 불량률을 낮추는 방법을 제시하고 있다. 인세용 실장은 “‘나비 AI’는 현장 데이터에 따라 스스로 학습하고 진화할 수 있는 지속 학습 시스템을 갖추고 있어, 현장 상황이 변화하더라도 빠르게 대응할 수 있다”고 강조했다.

이에 더해 인 실장은 AI 기반 솔루션이 제조업에서 품질 관리뿐 아니라 안전 관리에도 큰 역할을 할 수 있음을 강조했다. 예를 들어, 작업 현장에서 결함을 자동으로 검출하여 이상이 발생했을 때 즉각적으로 경고하는 시스템을 통해, 실질적인 작업 안전이 확보될 수 있다는 것이다. 이와 관련해 인 실장은 “이러한 AI 모델을 통해 결함 검출 정확도와 생산성을 동시에 높이며, 제조업 전반의 자동화와 품질 관리를 효과적으로 구현할 수 있는 기술적 기반을 구축하는 것이 라온피플이 제공하는 솔루션의 특징”이라고 덧붙였다.

조명과 오토포커스 기술을 통한 고정밀 검사

아이코어의 홍혁진 과장은 머신비전 시스템에서의 조명 제어와 오토포커스 기술이 고정밀 검사에 필수적임을 강조했다. 아이코어는 고배율 검사에 필요한 정전류 기반의 조명 제어와 오버 드라이브 기술을 적용해, 이미지의 선명도와 검사 정확도를 확보하는 솔루션을 선보이고 있다.

홍혁진 과장은 조명 기술의 중요성을 설명하며 “머신비전 시스템이 기존의 조명 방식보다 정밀한 검사를 수행하기 위해 오버 드라이브 방식의 조명을 적용하고 있다”고 밝혔다. 이어 “고배율 검사에서 모션 블러를 방지하고 시각적 일관성을 유지하는 것이 AI 모델의 정확성을 높이는 핵심적인 요소”라고 설명했다. 이러한 상황에서 아이코어의 조명 및 초점 제어 기술은 제조업의 정밀도를 극대화하고, 신뢰도 높은 검사를 가능하게 하는 기반이 된다.

물류 센터의 자동화를 위한 피스피킹 솔루션

지비드 코리아의 조경제 차장은 AI와 3D 카메라 기술을 결합한 피스피킹 솔루션을 통해 물류 센터의 자동화를 실현하는 방안을 소개했다. 지비드 코리아의 솔루션은 다양한 물체를 빠르고 정확하게 분류해 생산성을 크게 높이는 것이 특징이다. 이와 관련해 조경제 차장은 물류 센터와 배송업에서 피스피킹이 자동화의 핵심 요소로 자리 잡을 가능성을 설명하며, AI와 머신비전이 물류 시스템에서 분류 작업의 속도와 정확성을 높이는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 강조했다.

조 차장은 “지비드 코리아의 피스피킹 솔루션은 기존의 피스피킹 방식에 비해 속도와 정확도가 크게 향상됐다”며 “AI 기반으로 물체를 인식해 더욱 다양한 물류 환경에 맞춤형으로 적용이 가능하다”는 추가적인 장점을 소개했다. 이어 피스피킹 솔루션을 통해 물류 센터에서 AI와 머신비전이 실제로 실시간으로 어떻게 작동하는지를 구체적으로 설명하며 물류업에서 자동화를 가속화할 수 있는 가능성을 설명했다.