머신 비젼(Machine Vision) 구조와 활용 이점

제품이나 부품의 불량 유무를 체크하는 검사 공정은 육체적인 부담과 함께 작은 실수도 놓칠 수 없는 긴장감으로 정신적 스트레스가 매우 높은 작업이다. 

그리고 숙련된 검사자들은 체크 포인트를 잘 숙지하고 있지만 초임 검사자가 숙련자와 동등한 수준으로 검사하기는 어려울 것이다.

이렇게 사람에 따라 검사 업무의 질에 영향을 주기 쉽고 부하가 높은 작업을 효율화하는 방법의 하나로 최근 주목받고 있는 것이 머신 비전이다. 

아래에 머신 비전의 구조와 활용 시의 이점과 사례를 차례로 소개한다.

머신 비전(Machine Vision)

머신 비전은 사람이 시각을 통하여 인식하거나 판단하는 일을 카메라를 비롯한 센서류에서

취득한 이미지 데이터나 비디오를 컴퓨터가 인식하고 판단하는 기술이다. 

즉, 컴퓨터에 시각 기능을 부여한 기술이라고 말할 수 있다.

머신 비전이 주목받는 이유

머신 비전의 역사는 1970년대부터 시작되어 처음에는 바코드를 읽을 수 있는 정도로 초보적인 기술이었다. 

당시에는 이미지 처리나 해석 기술이 발달하지 못하여 일부 업무에서만 활용할 수 있었다.

AI나 IoT를 비롯한 기술의 진보로 고도의 판정기능이 실용화되어 정밀한 검사가 필요한 품질관리 부문에서도 이용할 수 있게 되었다.

특히 업무 부하가 높고 정밀도가 요구되는 검사 공정에 머신 비전을 도입하면 작업자의 부담을 줄이고 인적 자원을 최대한 활용할 수 있다. 

즉, 검사 작업의 정도 향상뿐 아니라 인력 부족 문제도 해결할 수 있어 머신 비전이 도입되고 있다.

머신 비전으로 취득한 이미지 데이터를 이용하는 검사를 이미지 검사라고도 한다.

컴퓨터 비전과 머신 비전의 차이

컴퓨터 비전과 머신 비전의 차이는 탐독한 데이터에 근거한 출력에 대하여 기계의 제어기능 유무에 있다. 

컴퓨터 비전은 이미지 인식을 정확히 하는 시스템을 말한다. 따라서 머신 비전과는 달리 기계를 제어할 수 없다.

머신 비전 도입 이점

· 업무 효율화를 통한 생산성 향상

카메라를 통해 수집한 정보를 토대로 컴퓨터가 판단하고 결과를 출력하기 때문에 사람이 검사하는 것보다 아주 빠르다. 

그리고, 머신 비전을 도입한 검사 공정에서는 인적 자원의 확보가 쉬워 직원들의 워라밸 향상과 공장 전체의 인력 부족 문제를 해결할 수 있다.

· 미세한 결점도 놓치지 않아 품질 향상에 기여

목시 검사에서는 눈으로는 판별이 어려운 품질의 이상을 통과시킬 우려가 있다. 

그러나, 머신 비전은 고해상도 카메라를 이용하므로 아주 정확하게 OK/NG의 판단을 내릴 수 있어 목시 검사보다 높은 정밀도를 기대할 수 있다. 

제품의 품질 체크 항목 수를 늘리고 고객의 높은 규격 요구 대응도 유연하여 품질관리 수준이 높아져 품질 향상을 기대할 수 있다.

· 업무 표준화로 인적 영향 최소화

정해진 제품 품질 판단 기준을 100% 준수할 수 있는 것도 머신 비전의 장점이다. 

사람의 눈으로 하는 목시 검사는 동일 검사자일지라도 컨디션이나 감각의 차이에 따라 판단에 차이가 발생하기 쉽다. 

또한 숙련자와 초임자 간에도 검사의 정확도에 차이가 발생한다. 

그러나, 머신 비전의 검사 정밀도는 편차가 발생하지 않기 때문에 정밀도 향상과 인적 요소에 의한 검사 결과에의 영향을 최소화할 수 있다.

머신 비전 도입하는 데 있어서의 과제

머신 비전이라는 검사 업무 자동화로 인력부족 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 수 있으나 도입하는 데 있어서 과제도 있다. 

가장 큰 과제는 도입 코스트이다. 제품의 규격 데이터를 입력하거나 출력 결과를 반영시키는 기계 등 다양한 설비와 기기가

필요하므로 머신 비전의 도입에는 일정한 초기 투자 비용이 발생한다.

또한 기술적 요구 수준이 과도하게 높은 경우 기존의 설비나 시스템과 연결하기 어려운 점도 과제다.

물론, 머신 비전 도입 후에 시스템 구축이나 운영 난이도가 높은 것 또한 사실이다.

그러나, 이러한 과제도 서서히 해소되고 있다. 저렴하게 도입할 수 있는 기기나 일련의 검사 업무에

대응할 수 있도록 개발된 패키지 시스템도 증가하고 있어 도입의 문턱이 점차 낮아지고 있다.

머신 비전의 구성 요소

· 카메라

카메라는 디지털 기기에 이미지 입력을 위해 필요한 요소 중 하나로 머신 비전이 하는 업무에 따라 카메라 선택이 중요하다. 

예를 들어 제품의 색을 검사하는 경우와 제품의 형태를 검사하는 경우 목적에 따라 카메라에 요구되는 성능도 다르다. 

또, 대상물의 검사 범위나 촬영 범위를 통과하는 속도에 따라 필요한 카메라 성능도 다르다.

· 프레임 그래버(frame grabber)

프레임 그래버는 카메라에서 송출되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환해 주는 장치로 이미지 보드라고도 한다. 

또, 카메라에서 보내온 데이터를 PC에서 이미지 처리할 수 있도록 해주는 것도 프레임 그래버의 역할이다.

한편, 프레임 그래버가 없는 카메라의 규격도 있다. 이 경우 프레임 그래버가 해야 할 처리를 소프트웨어가 하는데 큰 부하가 발생할 가능성이 있다.

· 조명

검사 대상물을 정확하게 촬영하거나 측정하려면 적절한 조명이 있어야 한다.

무조건 밝으면 되는 것은 아니고 사용하고 있는 카메라의 형식이나 검사 대상물의 종류뿐 아니라 검사 항목에 따라 요구되는 성능이 다르다.

적절한 조명이 없으면 머신 비전은 충분한 성능을 발휘할 수 없다.

· 소프트웨어

소프트웨어는 PC에 입력된 이미지 데이터를 처리 후 정해진 기준을 넘고 있는지 판단한다.

검사 업무를 수행하는 소프트웨어는 다양하다. 문자 입력과 표 계산 어플리케이션이 다르듯 검사 내용과 항목에 따른 소프트웨어 선택도 중요하다.

머신 비전 처리 프로세스

머신 비전은 여러 요소로 구성되어 있는데 실제로 머신 비전을 통해서 수집한 이미지를 판단하는 출력 프로세스는 아래와 같다.

1단계 | 이미지 취득

첫 번째 단계에서는 필요한 이미지 데이터를 취득한다. 카메라를 사용하여 '사람의 눈'으로 찍은 것처럼 인식한다. 

머신 비전은 사람의 눈으로 볼 수 없는 것도 데이터로 취득할 수 있다. 

X선 카메라를 사용하면 사람의 눈으로 발견할 수 없는 것도 검사할 수 있다.

2단계 | 이미지 처리

카메라로 촬영한 이미지를 목적에 따라 다양한 방법으로 처리한다. 

대표적 처리 방법은 대상물의 윤곽을 검출하는 엣지 검출이나 흑백으로 변환한 화상을 이용하는 역치 설정 등을 말한다.

대상물에 인쇄되어있는 바코드 판독도 이미지 처리의 일환이다.

3단계 | 판단과 출력

앞 단계에서 얻은 정보를 바탕으로 정해진 기준에 대한 합격 여부를 판정한다. 

그리고 판정 결과를 다양한 형태로 출력한다. 

예를 들어 검사 대상물이 기준에 벗어나는 경우 알림을 울리거나 로봇의 제거하는 등 액션이 출력된다.

머신 비전 활용 사례

머신 비전으로 실현할 수 있는 것은 이미지 인식과 해석이다. 

· 제품 외관 및 치수 검사

머신 비전의 대표적인 활용 예는 대량 생산되고 있는 제품의 외관 및 치수 검사이다.

동일 규격의 제품을 대량으로 생산하는 경우, 합격 여부의 판정 기준을 정하여 머신 비전이 자동으로 판단한다.

불량품으로 판단된 제품을 제거하는 작업까지 자동화할 수 있다.

· 설비점검

머신 비전은 공장의 설비점검에도 활용된다. 

가동 중인 설비의 이상을 탐지했을 경우 자동으로 경보를 알리는 기능이나 설비 상황을 실시간으로 파악하여 보고서를 작성한다. 

머신 비전을 공장의 설비점검에 활용하면 가동 효율을 높이고 작업 공수 삭감을 기대할 수 있다.

· 자율 주행 기술

머신 비전은 자율주행에 필요한 기술이다. 주행 차선, 도로표지판, 주위 사람이나 주변의 차량을 인식한 후에 적절한 판단을 한다. 

차량이 다양한 정보를 바탕으로 필요시 자율적으로 제동하거나 진행 방향을 조향하는 일에 머신 비전 기술이 필요하다.

머신 비전으로 검사 효율화와 디지털 전환(DX) 실현

머신 비전 활용으로 인적 부담이 큰 검사 공정의 효율화를 기대할 수 있다. 

또한 도입하는 머신 비전의 종류에 따라 이전에는 불가능했던 세세한 부분까지 검사할 수 있다. 

따라서 검사 업무 효율화뿐 아니라 품질과 공장 전체의 생산성 향상을 기대할 수 있다.

또한 효율성 제고 이상으로 중요한 것은 검사 업무의 인적 부담 해소이다.

그리고 제조 공정의 기술적 디지털 전환은 물론 조직이나 개인의 일하는 방식까지 바뀌어 본질적 디지털 전환이 이루어진다.

제조 공정의 효율화와 디지털 전환에 빼놓을 수 없는 기술이 바로 머신 비전이다.

참조 | https://solutions.ostechnology.co.jp/blog/machine-vision/?utm_source=elq_email&utm_medium=email&utm_campaign=elq_email_1171-1447&utm_content=elq_email_1171-1447-4607581268a9491384dbd8ea89c66ce3