이 문서의 번역:

비주얼 품질보증 새로운 접근 자율머신비젼


07/15/20


만약 인간이 독수리의 시력을 가졌다면, 우리는 10층 건물 꼭대기에서 개미 한 마리를 발견할 수 있다. 하지만 우리에게 이것이 필요할까? 아마도 그렇지 않을 것이다, 그래서 인간의 시력이 이런 방향으로 진화하지 않은 것이다. 마찬가지로, 머신 비전 엔지니어들은 놀라운 해상도의 해결책을 제공하기 위해 카메라 사양의 최전방을 밀고 있다. 하지만 제조업체들은 이런 수준의 정교함을 필요로 하는가? 인스펙토 CTO 겸 공동창업자인 요나탄 하얏트는 자율머신비전(AMV)이 카메라 사양이 아닌 인공지능의 경계를 밀어붙이는 이유를 설명한다.

맹금류는 완벽한 시야를 가진 인간보다 최대 5배 더 멀리 볼 수 있다. 그들의 시력은 믿을 수 없을 정도로 정확하게 먹이를 덮칠 수 있도록 진화했고, 그들은 훌륭한 사냥꾼들이 되었다. 산업뿐만 아니라 자연에서도 가장 단순하고 효율적인 해결책을 내놓으면서 환경 요구에 적응할 수 있는 능력이 성공적인 진화를 특징으로 한다.

기계 시야에서, 현장의 진화는 검사 대상 제품의 가능한 최고의 이미지를 달성하려는 시도에 의해 지배되어 왔다. 30 메가픽셀 이상을 제공하는 초고해상도 디지털 카메라의 마케팅은 머신비전 공급업체가 고객의 기대에 부응하기 위해 노력하는 방법 중 하나일 뿐이다.

그러나 이러한 해결책은 업계의 가장 큰 단점을 해결하지 못한다. 시각적 품질 보증(QA)을 위한 기존 솔루션의 하드웨어, 소프트웨어 및 알고리즘은 시스템 통합업체가 생산 라인의 특정 분기점에서 한 제품만 검사하도록 맞춤 제작하며, 이를 설계, 생성, 설치 및 검증하는 과정은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 든다. 더욱이 모든 단계는 종종 검증 단계 이후 수많은 반복을 요구한다.

정교한 카메라와 조명 설정은 세부 수준과 신호 대 잡음 비율을 인간 검사관이 요구하는 수준보다 훨씬 높은 수준으로 증가시키기 위해 개발되었다. 이러한 기술은 알고리즘을 설정할 때 시스템 통합업체에게 더 쉽게 만들지만, 이러한 고도로 정교한 카메라와 부속품은 최종 비용의 큰 부분을 차지한다. 렌즈와 필터만으로도 적은 비용이 들 수 있다.

Evolution or revolution

머신비전의 새로운 카테고리인 자율머신비전(AMV)은 기존 생태계의 다음 진화 단계가 아니라 머신비전의 새로운 시대의 출발점이다. 독일-이스라엘 스타트업 Inspekto가 제공하는 최초의 AMV 시스템인 INSPEKTO S70은 다른 기술적 접근을 한다. 최근 AI 분야에서의 학술적, 산업적 성과를 바탕으로 한 Inspekto 팀은 보다 나은 의사결정과 하드웨어 튜닝을 제공하기 위해 자율 시스템의 한계에 도전했다. 이 때문에 시스템은 설정하는 아주 짧은 시간에 우수한 검사 결과를 얻을 수 있으며, 기존의 시각적 품질 보증(QA) 솔루션과 관련된 비용을 크게 절감할 수 있다.

INSPEKTO S70은 유연하고 사용자 친화적으로 설계돼 있어 직원 누구나 30~45분 만에 설치가 가능하다. 이 시스템은 조명 및 카메라 파라미터를 제품의 반사 특성 및 환경 조건에 자동으로 조정하는 Video-Sensor-Optimization AI 엔진을 통합한다. 이전 QA 솔루션의 악몽인 조명 변화는 시스템의 자체 조정 능력 덕분에 문제가 되지 않는다.

또한 Detection & Alignment AI 엔진은 3D 공간에서 하나의 이미지만으로 제품을 자율적으로 위치시킬 수 있다. 즉, 설정 단계에서는 INSURKTO S70의 알고리즘이 심한 변환과 회전에서도 샘플아이템을 검출하고 국소화하므로 사용자가 어떤 방향으로든 샘플아이템을 추가할 수 있다.

설치 과정에서 사용자는 단순히 시야(FOV)를 추적해 평균 20개의 좋은 샘플 아이템을 시스템에 제시하면 완벽한 아이템이 어떤 모습이어야 하는지를 자동으로 학습하게 된다. 따라서 검사를 위한 벤치마크는 수백, 수천 개의 불량품 대신 제한된 수의 우수한 제품을 사용하여 확립된다. 제조사는 보통 모든 이상 발생 시 샘플 품목이 없기 때문에 설치 과정을 단순화하고 정확성을 높인다.

시스템이 품목의 특성을 파악한 후 검사를 시작할 수 있다. S70은 수집된 양호한 샘플 세트의 매개변수 밖에 있는 제품을 감지할 경우 사용자에게 자동으로 알린다. 다만 QA 관리자가 해당 품목에 하자가 없다고 판단하면 결함검출 AI 엔진은 새 샘플을 양품으로 처리해 같은 문제가 다시 플래그로 표시되지는 않는다.

간단하고 빠른 설정 프로세스는 필요할 때 시스템을 생산 라인의 한 지점에서 다른 곳으로 이동할 수 있다는 것을 의미하며, 전례 없는 유연성을 제공한다.

출처: ManufacturingTomorrow
번역 : K-Smartfactory

이 문서의 번역:
비주얼_품질보증_새로운_접근_자율머신비젼.txt · 마지막으로 수정됨: 2020/07/21 15:37 저자 wikiadmin
CC Attribution-Share Alike 3.0 Unported
Powered by PHP Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0 Valid HTML5