스마트 팩토리의 눈 - 머신 비전이란 무엇인가?

05/17/2024

머신 비전이란 무엇인가요?

넓은 의미에서 '머신 비전'은 디지털 기술을 활용한 시각 정보 및 광학 정보의 활용을 의미합니다. 하지만 제조업의 생산 현장에 도입되고 있기 때문에 머신 비전은 일반적으로 공장의 자동 검사 및 공정 자동화에 활용되는 디지털 이미지 기술을 의미합니다.
머신 비전은 다음과 같이 구성됩니다:

이미징 섹션(카메라)
인터페이스 섹션(보드/일반 인터페이스)
프로세싱 엔진 섹션(컴퓨터)
처리 제어 섹션(소프트웨어)

등
이미징 섹션에서 얻은 이미지 데이터는 인터페이스 섹션을 통해 처리 엔진으로 로드됩니다. 처리 엔진 섹션에서는 처리 제어 섹션에서 ^이진화*1, 에지 ^감지*2 및 기타 형태의 이미지 처리를 수행합니다. 다음으로 이미지 처리가 완료된 이미지 데이터를 로봇 및 산업용 장비로 출력합니다.

*1: 이미지에 미리 설정된 픽셀 값(임계값)을 흑백의 두 가지 값으로 변환하는 처리입니다.
*2: 이미지의 밝은 영역과 어두운 영역을 감지하는 처리.

머신 비전은 자동 검사, 자동 인식, 자동 측정 등에 사용됩니다. 예를 들어 자동 검사 및 자동 인식은 수동 검사에 비해 속도가 매우 빠릅니다. 또한 자동 측정에 사용되는 머신비전은 사람이 측정할 수 없는 작은 값 차이도 정확하게 식별할 수 있습니다. 또한 머신 비전과 AI 기능을 연계하면 앞으로 더욱 지능적인 활용이 가능할 것으로 기대됩니다.

머신 비전, 컴퓨터 비전, 로봇 비전의 차이점

컴퓨터 비전과 로봇 비전은 머신 비전과 유사한 기술이지만 각각 다른 역할을 수행합니다. 여기에서는 두 기술의 역할이 어떻게 다른지 설명합니다.

머신 비전과 컴퓨터 비전의 차이점

'컴퓨터 비전'은 머신 비전 기능에 장비 제어 기능을 더한 기술입니다. 컴퓨터 비전은 머신 비전이 출력한 데이터를 기반으로 다양한 종류의 장비를 제어할 수 있습니다. 예를 들어 머신비전으로 출력된 이미지 데이터와 컴퓨터가 생성한 CAD 데이터를 결합하여 프로세서를 제어하거나 라인 작업 진행 상황을 촬영한 이미지 데이터를 기반으로 컨베이어 이송 속도를 조절하는 것이 가능합니다.
이 외에도 컴퓨터 비전은 스마트 팩토리뿐만 아니라 스포츠의 심판 지원 시스템, 가상 리플레이, 엔터테인먼트의 프로젝션 매핑 등 활용 범위가 매우 넓습니다.

머신 비전과 로봇 비전의 차이점

'로봇 비전'은 로봇의 시각 기능에 머신 비전을 더한 기술입니다. 머신비전은 다양한 종류의 장비에 카메라를 부착하여 영상 데이터를 얻는 반면, 로봇 비전은 로봇 팔 끝에 카메라를 부착하여 영상 데이터를 얻습니다. 이를 통해 로봇은 스스로 얻은 시각 정보를 기반으로 작동할 수 있습니다.
예를 들어 로봇 비전을 사용하지 않는 로봇은 미리 프로그래밍된 특정 작업만 실행할 수 있습니다. 하지만 로봇 비전이 탑재된 로봇은 로봇 팔을 물체에 가까이 가져가면 카메라의 이미지 데이터를 기반으로 대상을 순차적으로 식별하여 작업을 실행합니다.
이러한 방식의 작동 제어가 가능하기 때문에 로봇 비전을 탑재한 로봇은 프로그램으로는 지정할 수 없는 세밀하고 정밀하며 유연한 작업이 가능합니다.

스마트 팩토리에서의 머신 비전 활용 사례

머신비전은 스마트 팩토리에서 다양한 유형의 작업에 활용되고 있습니다. 여기에서는 머신 비전 활용 사례를 소개합니다.

초고속 문자 판독 - OCR(광학 문자 인식/리더기)

OCR은 이미지 스캐너나 디지털 카메라로 필기 또는 인쇄된 문자를 스캔하는 기술입니다. 머신 비전은 제품에 인쇄된 2D 코드, 일련번호, 제조일자 등을 스캔합니다. 스캔한 데이터는 인쇄 품질이나 올바른 문자가 인쇄되었는지 검사하고 다음 공정의 선별 등에 활용됩니다. 대부분의 경우 OCR로 스캔되는 제품은 빠른 속도로 라인을 통과합니다. 따라서 머신 비전은 고속으로 이미지를 캡처할 수 있는 카메라와 고속 처리가 가능한 이미지 처리 시스템을 사용합니다.

2D 및 3D로 형상 스캔 - 육안 검사

머신비전의 활용은 제조 라인에서 가장 효과적인 육안 검사 수단으로 꼽힙니다. 머신비전 기반 육안 검사는 절단 및 성형 후 제품의 정확도, 부품의 장착 상태 등을 빠르고 정확하게 검사할 수 있기 때문에 생산 효율 향상과 품질 유지에 필수적입니다. 대상 물체의 표면은 광택이나 빛 흡수 정도 등이 매우 다양할 수 있습니다. 머신 비전에 사용되는 조명은 조명 방식과 광선의 색상을 변경하여 다양한 표면 조건을 가진 제품을 검사할 수 있습니다. 또한 ^{스테레오포닉*3}, ^{비행시간*4} 및 기타 측정 시스템과 ^구조광*5 및 기타 이미징 시스템을 갖춘 3D 카메라는 깊이도 측정할 수 있습니다.

*3: 두 대의 카메라를 사용하여 삼각 측량을 수행하고 물체까지의 거리를 측정하는 방식입니다.
*4: 광원에서 방출된 빛이 물체에서 반사되어 광 검출기로 돌아오는 데 걸리는 시간에 따라 물체까지의 거리를 측정하는 방식입니다.
*5: 특정 음영 패턴으로 빛을 방출하는 조명 방식.

3D 카메라로 육안 검사 이미지 — 그림 5: 3D 카메라를 사용한 육안 검사

특정 컴포넌트 가져오기 - 피킹

"제조 라인에서 '피킹'은 필요한 부품과 제품을 수집(픽업)하는 작업을 말합니다. 머신 비전을 활용하면 다양한 색상과 모양의 부품과 제품이 한 케이스에 섞여 있어도 지정된 색상과 모양의 부품을 식별하고 피킹할 수 있습니다.

로봇에 시각적 기능 제공 - 로봇 작동 제어

최근에는 산업용 로봇의 높은 작동 정밀도로 인해 정밀 작업에도 사용되고 있습니다. 예를 들어 마이크로 부품을 설치, 납땜, 용접하는 데 적극적으로 활용되고 있습니다. 하지만 이러한 작업을 프로그래밍으로 제어하려면 고정밀 위치 측정 장치가 필요합니다. 머신 비전을 활용한 로봇 비전에서는 로봇 팔 끝에 장착된 카메라의 이미지 데이터로 로봇이 정밀한 포지셔닝을 수행하기 때문에 고정밀 포지셔닝 장치가 필요하지 않습니다.

로봇으로 마이크로 구성 요소를 설치하는 이미지 — 그림 7: 로봇으로 마이크로 구성 요소 설치하기

머신비전의 미래 - AI 비전

다양한 유형의 산업 장비가 AI를 사용하도록 전환함에 따라 머신 비전 발전의 한 형태인 "AI 비전"이 가능성을 보이고 있습니다.

AI 비전이란 무엇인가요?

AI 비전은 스마트폰 등에 카메라 및 카메라 기능을 갖춘 경량 AI 칩을 탑재하여 촬영된 이미지 데이터를 추론하는 시스템입니다. AI 비전은 AI(인공지능)를 사용한다는 점에서 컴퓨터 비전과 유사하지만, 컴퓨터 비전은 주로 클라우드 AI 서비스로 추론을 수행합니다(그림 8).
반면 AI 비전은 엣지 디바이스에 AI 모듈을 탑재하여 추론을 수행하고, 추론 결과는 엣지 서버에 저장됩니다. 엣지 서버는 필요할 때만 클라우드 AI와 통신합니다. (그림 9).

따라서 AI 비전은 컴퓨터 비전에 비해 다음과 같은 장점이 있습니다:
클라우드 AI 서비스와의 통신량을 줄일 수 있습니다.
센서가 수집한 데이터의 외부 유출을 방지할 수 있습니다.
뛰어난 응답성
또한, AI 비전에 사용되는 카메라와 스마트폰을 "엣지 AI 디바이스"라고 하며, 엣지 디바이스에서 추론하는 방식을 "엣지 AI"라고 합니다.

AI 비전을 실현하려면 어떤 기술이 필요할까요?

AI 비전에는 위에 설명한 장점이 있지만 엣지 디바이스에 탑재된 AI 모듈에는 다음과 같은 기능이 필요합니다.
배터리 용량 제한으로 인한 뛰어난 에너지 절약 기능
응답성 요구로 인한 고속 처리 능력 확보
제한된 공간에 설치해야 하므로 우수한 방열 성능
무엇보다도 AI 모듈의 소형화가 중요합니다.

요약

이 글에서는 머신 비전과 유사한 개념인 컴퓨터 비전과 로봇 비전, 그리고 AI 비전에 대해 설명했습니다. 앞으로 머신 비전과 AI는 이미지 데이터에 대한 딥러닝의 진화와 밀접한 관계 속에서 발전해 나갈 것으로 예상됩니다. 또한 클라우드 AI와 엣지 AI의 적절한 활용을 통해 새로운 AI 시스템과 제품이 개발될 것으로 예상됩니다.
이러한 추세는 사람의 눈에 가까운 시각 정보와 인간을 능가하는 의사결정 능력이 필요한 스마트 팩토리 로봇, 자동 검사, 자동 인식, 자동 측정 장비 등에 필수적인 기술이 될 것으로 보입니다.