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산업 자동화를 추진하는 세 가지 추세

cognex vision system glowing in front of industrial setting

1980년 대에 태동하기 시작한 머신 비전은 기술의 역량과 기능 개선, 그리고 보다 쉬운 사용의 실현이라는 두 가지 목표에 집중해 왔습니다. 현재 머신 비전은 공장 현장 내외에서 새로운 자동화된 솔루션을 구동하는 보다 우수한 지능을 갖춘 고해상도 카메라로 변신하고 있습니다. 또한 이러한 모든 기능은 스마트폰 작동 수준의 간단한 작동을 통해 사용 가능하기 때문에 엔지니어링 요구 사항과 관련 비용을 크게 줄이고 있습니다.

그리고 빅데이터, 클라우드, 인공지능(AI), 모바일 기술 등에서의 급속한 발전의 혜택을 얻고 있는 다른 산업 분야에서와 마찬가지로 생산업체, 물류업체, 기타 대형 기업은 자동화를 위한 머신 비전에서의 세 가지 핵심적인 발전을 통해 많은 혜택을 얻게 될 것입니다.

급속하게 발전하고 있는 센서 기술

여전히 1/2/5메가 픽셀(MP) 카메라가 출시 중인 머신 비전 카메라의 대부분을 차지하고 있지만, 최대 12MP의 초고해상도 스마트 카메라에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 고해상도 센서를 적용함으로써, 자동차 엔진을 검사하는 단일 스마트 카메라 하나로 보다 개선된 검사 정밀도를 확보하면서 보다 낮은 해상도의 스마트 카메라 몇 대가 할 수 있는 일을 수행할 수 있게 됩니다.

특허 받은 코그넥스의 하이 다이내믹 레인지 플러스(HDR+) 이미지 처리 기술은 전형적인 HDR보다도 높은 이미지 정확도를 제공합니다. 또한 스마트 카메라가 조명 균일성이 이상적이지 않은 경우에도 큰 물체의 여러 영역들을 검사할 수 있습니다. 과거에는 조명 변동이 결함으로 인식되거나 특정 특징이 보이지 않는 경우가 빈번하게 발생했습니다. 이제 HDR+는 조명 변동으로 인한 영향을 줄임으로써 몇 년 전만 하더라도 머신 비전 기술이 처리할 수 있는 수준을 넘어선 것으로 인식되던 난이도 높은 환경에서의 애플리케이션을 해결할 수 있습니다.

첨단 스마트 카메라는 FPGA(field-programmable gate arrays) 상에서 HDR+ 기술을 적용해서 프레임 레이트 속도로 획득한 이미지의 품질을 개선하는 한편 ToF(time-of-flight) 센서와 같은 보조 센서 기술이 통합되어 “거리 기반 동적 초점 조정”을 실현합니다. 또한 ToF 거리 측정 및 고속 리퀴드 렌즈 기술을 이용하는 신형 고출력 통합 토치 (HPIT) 이미지 형성 시스템 역시 프레임 레이트로 동적 자동 초점을 실현함으로써 임팩트 있는 성능을 제공합니다. 최신 바코드 리더기는 카메라가 다양한 초점 범위를 신속하게 맞춰야 하는 패키지와 제품 크기가 상당히 차이가 큰 환경에서 고속 터널 분류 및 창고 관리와 같은 애플리케이션을 위해 HPIT 기능을 통합합니다.

딥러닝과의 통합

다른 산업 분야에서의 AI의 영향처럼 공장 자동화를 위한 딥러닝 비전 소프트웨어는 대형 기업들이 이전에 수작업으로만 가능했던 검사를 자동화하거나 기존의 규칙 기반 머신 비전으로는 너무 번거롭거나 시간이 오래 걸리는 복잡한 검사를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.

딥러닝에 대한 투자를 추진하는 가장 큰 원동력은 여러 경우, 수 백명에 달하는 인간 검사자를 딥러닝 기반 검사 시스템으로 재배치함으로써 얻을 수 있는 잠재력입니다. 생산업체들은 인간에 필적하는 성과 달성이 가능한 검사 솔루션을 제공하는 기술을 최초로 확보했습니다.

딥러닝이 조직 차원에서 도움이 되는 사례들 중 하나는 결함 검사입니다. 모든 생산업체는 다음 공정에서 시간과 비용을 낭비하는 상황을 줄이기 위해서 생산 공정에서 가능한 많이, 가능한 초기에 생산 결함을 제거하고자 합니다.

결함 검사는 결함을 구성하는 변동들에 모두 대응하거나 허용 가능한 변화 범위에 어떠한 비정상 상태가 포함되는지 대응하는 것이 거의 불가능하기 때문에 난이도가 높습니다. 그 결과로 여러 생산업체들은 공정 마지막에 인간이 직접 검사를 수행해서 허용할 수 없는 제품 불량이 있는지 마지막으로 확인합니다. 품질 관리 엔지니어들은 비전 시스템을 프로그래밍해서 수 천 장의 결함 가능성에 모두 대응하기 보다는 딥러닝을 이용해서 레퍼런스 사진 데이터 집합에서 어떤 것은 허용되고 어떤 것은 허용되지 않는지 머신 비전 시스템을 학습시킬 수 있습니다.

사물 인터넷

개방형 플랫폼 통신 통합 아키텍처(OPC UA)는 4차 산업혁명을 실현하는 스마트 카메라 비전 시스템에 대한 중요한 개발이라고 할 수 있습니다. 전세계 주요한 모든 머신 비전 협회의 노력을 통해 OPC UA는 기계 대 기계 사이의 통신을 지원하기 위한 산업용 상호 연동 표준으로 개발되었습니다.

OPC UA는 딥러닝과 같은 첨단 센서 기술 추세와 결합되어 포인트 솔루션으로의 머신 비전 기술을 플랜트 내부의 산업용 기술 세계와 외부의 물리적 세계를 연결하는 매체로 전환시킬 것입니다. 오늘날 비전 시스템과 바코드 리더기는 현대적 기업의 핵심적인 데이터 소스입니다.

이 최신 기술이 장착된 코그넥스의 머신 비전 시스템이 조직을 어떻게 지원하는지 살펴 보려면 머신 비전 솔루션 가이드를 다운로드 받으십시오.

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