[FA저널 SMART FACTORY 이건오 기자] 머신비전 기술은 시각 센서에 해당하는 카메라를 중심으로 여타의 센서들을 함께 활용해 영상 데이터 및 다양한 데이터들을 획득, 처리, 분석하고, 프로세서로 하여금 다양한 목적의 판단을 수행할 수 있도록 하는 인공지능 기술의 한 분야다.

인하대학교 김학일 교수 [사진=인하대학교]

머신비전은 30년 전부터 반도체 회로, TV 모니터 등 대량생산 제품의 외관 검사를 자동화함으로써 작업자의 육안 검사에 따른 판단 기준의 애매모호함을 제거하는 동시에 작업자의 반복적인 업무를 감소시켜 왔다. 머신비전 기술은 제품 생산라인의 중간 또는 최종 단계에서 제품의 품질 관리(QC : Quality Control)에 널리 활용되고 있다.

인하대학교 김학일 교수는 "육안 검사와 비교해 머신비전의 장점은 생산성 향상, 비용절감, 품질 향상 등을 들 수 있겠다"며, "점차 고성능화 되고 있는 컴퓨터 프로세서를 이용해 매우 어려운 검사 작업을 하루 24시간 끊임없이 수행해 생산성을 높이고, 인건비 절약을 통해 생산비용을 줄일 수 있다"고 설명했다. 이어 "지속적으로 정밀화 되고 있는 카메라 센서 덕분에 검사 결과는 더욱 품질 향상을 가져오고 있다"고 덧붙였다.

김학일 교수는 "이러한 트렌드는 최근 들어 더욱 가속화되고 있는데 카메라는 흑백에서 컬러로, 해상도는 VGA급에서 Full HD급으로 발전하고 있다"며, "프로세서는 GPU와 멀티코어를 이용한 병렬처리가 가능하고 영상처리 및 인식 알고리즘은 Deep Neural Network(DNN) 기반의 방법들이 주류를 이루고 있다"고 전했다.

카메라 센서의 발달과 더불어 병렬처리 기반의 고속 영상처리 기술, 그리고 딥러닝 기반의 영상분석 기술의 급속한 발전에 힘입어 머신비전 기술은 더욱 다양한 분야에 적용될 것으로 기대된다. 우선 카메라 센서는 고기능의 프로세서를 내재화해 소형의 스마트 카메라로 발전할 것이며 이러한 카메라들은 제조업뿐만 아니라 드론이나 자율주행 자동차의 시각 센서로 활용되고 교육과 엔터테인먼트 분야에도 쉽게 적용될 것이다.

딥러닝 기반의 영상분석 기술의 급속한 발전에 힘입어 머신비전 기술은 더욱 다양한 분야에 적용될 것이다. [이미지=Dreamstime]

김학일 교수는 "국내의 머신비전 기술은 여타의 기술 분야와 마찬가지로 센서에 해당하는 카메라 기술이 선진국 수준에 비해 많이 부족하지만 이를 이용한 응용 기술과 영상처리 알고리즘 기술은 세계적인 경쟁력을 갖추고 있다"며, "반도체 회로 검사 및 LED 표면 검사 장치 등은 삼성이나 애플과 같은 대기업들의 생산 라인에 국산 기술들로 적용되고 있다"고 언급했다. 이어 "국내 기술이 이러한 국제 경쟁력을 지속적으로 유지하기 위해서는 GPU 기반 병렬처리 및 DNN 기반 영상처리 기술들에 대한 연구개발이 이뤄져야 할 것"이라고 강조했다.

Q. 4차 산업혁명에 대한 의견은?
4차 산업혁명에 대한 생각을 전한 김학일 교수는 "4차 산업혁명은 한마디로 인공지능과 제조업의 결합이라고 말할 수 있겠다"며, "스마트 팩토리는 그러한 인공지능 기술의 산물이라 볼 수 있고 여기서 가장 중요한 역할을 하는 것이 바로 머신비전 기술"이라고 전했다. 이어 "이는 마치 인간의 오감 중에서 시각이 얻는 정보가 80% 이상인 것처럼 인공지능 기술에서 카메라 센서가 획득하는 정보가 가장 중요한 역할을 하고 있고, 향후 더 다양한 카메라 센서들과 이들을 활용한 머신비전 기술이 상용화될 것"이라고 덧붙였다.

이러한 4차 산업혁명 시대에 맞춰 인하대학교 정보통신공학과 컴퓨터비전 연구실은 기존의 컴퓨터비전 기술과 DNN 기반의 심층신경망 기술을 결합한 다양한 머신비전 기술을 연구하고 있으며 이러한 기술들이 데스크톱 PC가 아닌 리소스가 제한된 임베디드 시스템에서 작동할 수 있도록 최적화하는 기술들을 연구할 예정이다.

[이건오 기자 (fa@infothe.com)]

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