산업 속 딥러닝 머신비전 카메라의 쓰임새

[테크월드=선연수 기자] 코그넥스(Cognex)가 딥러닝에 기반한 스마트 카메라 ‘인사이트(In-Sight) D900’를 활용하는 방법에 대해 소개한다.

인사이트(In-Sight) D900은 자동차·전자·패키징 산업에서 결함 탐지, 까다로운 OCR(광학문자판독), 조립 검증 등에 활용되고 있다. 코그넥스의 딥러닝 소프트웨어인 ‘인사이트 비디(In-Sight ViDi)’를 내장해 제조 업체의 비용 부담을 줄여주는 이점도 있다. 이를 활용하면, 공정 라인에 추가로 PC를 설치하지 않고도 사용할 수 있다.

먼저, 자동차 부품 제조·완성차 조립 공장에서는 부품 조립부터 출고 전 최정 검사에 이르기까지 대부분의 과정에 딥러닝에 기반한 머신비전과 바코드 판독 기술을 활용하고 있다. 딥러닝 카메라는 부품의 대표적인 ‘정상’과 ‘불량’ 이미지을 바탕으로 녹슨 자국, 사소한 균열 등 금속 표현의 가변적인 결함을 감지해낸다. 차대번호 검사에서는 기존의 머신비전 시스템이 인식하지 못했던 변형 문제를 딥러닝 솔루션은 쉽고 정확히 판독해낸다. 광택이나 대비로 인한 불분명한 문자도 인식하며, 판독 오류가 발생할 경우에는 누락된 문자에 대한 재교육을 시행할 수 있다.

전자 산업에는 품질에 요구되는 수준이 고도화되면서, 품질을 저하시키지 않는 것이 중요하다. 딥러닝 솔루션에 이에 일관성 있는 품질 검사를 제공하고, 공정 자동화를 돕는다. PCB(Printed Circuit Board) 최종 조립 검증에서는 부품이 서로 밀접하게 붙어 있어 이를 정확히 식별해내는 게 중요해 딥러닝 카메라가 이용된다. 커패시터를 분류하는 경우에도 제조사, 사양, 종류(세라믹/전기), 크기, 색상에 따라 커패시터를 분류할 수 있도록 속성을 학습해 검사한다.

이 외에도 병 제품의 뚜껑이 완전히 닫혀있는지, 제품 구별 등 제조업 내에서 스마트공장으로 이끄는 다양한 역할을 수행하고 있다.