[인더스트리뉴스 조창현 기자] 스마트팩토리를 구축하고 자율생산이 가능한 지능형 공장 등으로 발전하기 위해서는 공장 자동화 및 디지털 전환은 필수다. 자동화는 조립·가공·검사 등 다양한 영역에 걸쳐 진행할 수 있는데, 핵심 솔루션으로는 ‘머신비전(Machine Vision)’을 꼽을 수 있다.
현재 머신비전은 사람 눈을 대체하는 역할을 하며 기존 육안검사가 지닌 한계를 극복해 전체 공정에 대한 생산성 향상을 지원하고 있다. 특히 AI 기술이 이전보다 크게 발전하며 머신비전에 접목되는 사례도 늘어나고 있다.
이에 최근 출시되고 있는 머신비전 솔루션들은 대부분 AI 기능을 탑재하고 있는데, 관련 솔루션들은 △자동화된 패턴 인식 △자율 학습과 적응력 △정확성과 신뢰성 향상 △생산성 향상 및 비용 절감 △기존 대비 응용 분야 확장 등 다양한 이점을 제공하고 있다.
기술 접목을 통해 발전하고 있는 머신비전은 제조업 혁신을 가속하는 데 도움을 주고 있다. 업계에서는 향후 머신비전 기술이 보다 정확하고 신속한 이미지 분석을 수행하면서 3D 머신비전 기술에 대한 활용성이 증대되고, AI 알고리즘을 사용해 보다 지능화된 머신비전 시스템을 만들어 정확하고 신속한 의사결정을 지원할 수 있게 될 것으로 기대하고 있다. 이에 관련 솔루션들은 생산 공정 효율성을 끌어올리면서도 기업이 가진 제조 경쟁력 향상에도 도움이 될 것으로 분석된다.
다만 머신비전 기술을 제조업에 성공적으로 적용하기 위해서 해결해야 할 일부 과제도 존재한다. 수준 높은 카메라와 이미지 처리 시스템 등 작업에 적합한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라 구축과 관련 기술 인력 양성, 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 고려 등이 포함된다. 본지에서 올해 4월에 진행한 시장조사 결과에 따르면 수요기업에 맞춘 보다 세분화된 솔루션 제안과 비교적 높은 솔루션 비용에 대한 부담 완화 등도 관련 산업계에서 해결 방안에 대해 고민해 봐야 할 문제라는 의견을 낸 바 있다.
다양한 산업서 활용 가능
제조업에서 머신비전은 제품 불량품을 식별하고 생산 프로세스를 최적화하는 데 도움을 주고 있다. 또 품질 관리 강화 및 생산성 향상도 지원한다. 구체적으로 사용자는 고급 카메라나 센서를 활용해 제품 불량을 식별 및 분류할 수 있으며, 공정 중간에 카메라를 설치함으로써 제품 품질에 대한 실시간 모니터링 및 이상탐지가 가능하다. 이에 사용자는 제조 공정에 대한 데이터 수집 및 분석을 자동화하는 데 도움을 받으면서도 제품 불량률은 낮출 수 있다.
예방 정비를 수행에도 적용 가능하다. 사용자는 공장 내에서 고해상도 카메라와 센서를 사용해 기계 부품에 대한 마모나 고장을 실시간으로 감지하고, 유지보수가 필요한 시점을 사전에 파악할 수 있다. 시의적절한 유지보수는 생산설비에 대한 가동률은 높이면서도 다운타임을 최소화하는 데 도움이 된다.
한편 머신비전은 제조업뿐만 아니라 다양한 산업이나 영역에서 활용이 가능하다. 대표적인 예시로 자율주행 자동차 관련 산업에서는 머신비전 기술 카메라 및 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식·분석해 차량이 도로를 안전하게 주행할 수 있도록 지원한다. 또 차선 유지나 차량 감지, 신호 인식 등 다양한 기능을 구현하기 위해 머신비전 기술이 활용되고 있다.
의료 분야에서는 머신비전 기술을 사용하여 엑스레이(X-ray)나 MRI, CT 등 의료 이미지를 분석하고 질병 및 이상을 진단할 수 있다. 의료 이미징 기술은 환자 건강 상태를 평가하고 치료 방향을 결정하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 또 특정 지역이나 건물 등에 대한 보안·감시 시스템 구축을 위해 머신비전 기술을 바탕으로 이상 징후를 감지하고 범죄를 예방하는 사례도 있다. 관련 시스템에는 얼굴 인식이나 움직임 감지, 물체 추적 등 다양한 기술이 적용된다.
로봇과 AI 결합한 머신비전으로 제조 역량 강화
현재 머신비전 솔루션은 AI 기술 접목뿐만 아니라 협동로봇 등 로봇 솔루션과 결합되며 이전보다 수준 높은 애플리케이션으로 재탄생하고 있다. 단순 인지나 식별, 검사 영역을 넘어 다양한 방식으로 응용되며 솔루션에 대한 활용도를 한 단계 더 끌어올린 모양새다.
협동로봇, AI와 함께하는 머신비전은 로봇이 표적을 보다 정확하게 식별하고 추적하는 데 도움이 될 수 있다. 또 AI가 가진 의사결정 기능과 결합된 협동로봇은 작업 실행 방법을 빠르게 학습, 최적화해 작업 완료까지 효율성을 높일 수 있다. 각 요소가 고유하게 가진 기능만을 수행하는 게 아닌, 상호작용을 통해 전체 공정에 대한 생산성을 높이는 형태로 볼 수 있다.
구체적으로 덴소로보틱스(Denso Robotics)는 지난해 스쿠터 조립을 위한 비전 시스템과 함께 새로운 협동로봇인 코보타 프로(Cobotta Pro)를 소개했다. 관련 시연에서는 AI 및 비전 시스템을 협동로봇에 통합하는 것에 대한 이점을 강조했다. 당시 덴소로보틱스는 솔루션 결합을 통해 QR 코드를 읽고 지능형 위치 보정을 수행하며, 음성 제어 IPC를 통해 사람 명령을 인식해 조립 단계를 유연하게 전환할 수 있다고 강조했다. 또 협동로봇은 프레임을 정확하게 잡고 작업자와 협력해 타이어 및 핸들바를 조립할 수도 있다고 언급했다.
아울러 미국 케인로보틱스(Kane Robotics)도 머신비전에 AI를 결합, 협동로봇이 높은 정밀도 및 속도로 용접 이음매를 자동 추적하고 연마할 수 있도록 해 미세 작업에서 AI가 가진 잠재력을 선보인 바 있다.
국내 사례도 존재한다. 두산로보틱스와 산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 기술기업 아이브(AiV)는 머신비전과 AI, 협동로봇 간 조합을 팔레타이징 공정에 적용한 새로운 솔루션을 개발한 바 있다. 관련 시스템은 각기 다른 크기를 가진 구조화되지 않은 상자를 처리해 물류 자동화에 있어 효율성을 향상할 수 있도록 지원한다.
3D 카메라, 머신비전 시장 성장 견인한다
한 시장조사 기관에서 발표한 내용에 따르면 3D 카메라는 모바일 로봇과 로봇 피킹 산업 성장에 힘입어 향후 5년간 글로벌 머신비전 시장을 이끄는 주역이 될 전망이다. 오는 2028년까지 3D 카메라 산업에 대한 연평균 예상 성장률은 13%다.
관련 연구를 수행한 기관에서는 3D 머신비전 카메라는 2022년 7억6,700만 달러, 한화 약 1조542억4,150만원 수준에서 오는 2028년에는 16억 달러, 한화 약 2조1,992억원 규모로 성장이 예측된다. 특히 ToF(Time-of-Flight) 및 스테레오 비전 카메라 관련 시장에 대한 큰 성장이 기대된다.
한편 글로벌 머신비전은 오는 2028년까지 6.4% 성장한다고 예측되고 있다. 관련 전망을 발표한 기관에서는 지난해에는 머신비전 시장 규모가 2022년 대비 2.8% 감소했지만, 올해는 1.4% 성장하며 완만하게 성장할 것으로 예상된다고 밝혔다. 또 다른 시장조사 기관에서는 오는 2028년까지 글로벌 머신비전 시장이 연평균 7.3%씩 성장한다고 전망한 바 있다. 두 전망치 모두 3D 카메라 시장에 대한 높은 성장 예측보다는 낮은 수준인데, 업계에서도 3D 머신비전 기술에 대한 활용성 증대를 점치고 있기에 3D 카메라 시장 확대가 전체 머신비전 산업에 대한 성장을 일부 견인하는 역할을 하게 될 것으로 보인다.
각기 다른 4가지 유형 존재
전체 머신비전 시장 성장을 도울 것으로 예측되는 3D 카메라는 활용 목적이나 용도에 따라 4가지 유형으로 구분할 수 있다. 우선 ‘구조화 광 3D 카메라’에는 알려진 패턴이나 빛을 표면에 투사하고 물체와 상호 작용할 때 관련 패턴에 대한 변형, 왜곡을 분석하는 작업을 수행한다. 3D 머신비전 솔루션 대부분에서 사용되고 있으며, 빈 피킹 애플리케이션 등에서 적용되는 사례가 많다. 다만 구조화 광 3D 카메라는 다른 3D 카메라 유형보다 비싼 경우가 많아 사용자 입장에서는 비용 부담에 따른 진입 장벽을 느낄 수 있다.
거리를 측정해 물체나 장면에 대한 3차원 표현을 생성해 내는 3D 카메라도 존재한다. ‘레이저 감각 측량 3D 카메라’는 대상 표면에 레이저 라인이나 패턴을 투사하고 관련된 변형 및 변위를 관찰한다. 이후 캡처된 정보를 처리해 물체에 대한 깊이나 3차원 구조를 결정할 수 있다. 카메라는 높은 정확도와 해상도를 제공하기에 품질 검사 등에서 활용되고 있지만, 모바일 로봇을 안내하는 데에도 사용이 가능하다.
개체에 대한 깊이 정보를 계산하는 데 특화된 ‘스테레오 비전 카메라’도 있다. 관련 카메라는 양안 차이를 통해 깊이를 인식하는 카메라 2개가 장착된 이미징 장치로 동일한 장면에 대해 일부가 오프셋된 이미지 한 쌍을 캡처한 이후 계산을 진행한다. 업계 전문가에 따르면 “스테레오 비전 카메라는 로봇 솔루션에서 주로 사용되는데, 자율주행 솔루션 등에도 적합하기에 미래 산업에 적용을 확산할 수 있는 큰 잠재력을 지니고 있다”고 진단했다.
스테레오 비전 카메라와 함께 큰 성장이 예측되고 있는 ‘ToF 3D 카메라’는 빛이 카메라에서 물체로 이동하고 다시 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정해 장면과 물체 사이 거리를 결정하는 이미징 장치로 볼 수 있다. 관련 카메라는 품질은 낮더라도 고속으로 이미지 획득이 필요할 때 가장 활용이 적합하다. ToF 카메라는 모바일 로봇 등에 적용해 장애물을 피하고 주변을 탐색하는 등 다양한 방식으로 응용 가능하다. 타 카메라 솔루션 대비 가격이 저렴하기에 머신비전뿐만 아니라 다양한 솔루션에 대한 비용 부담 완화에도 도움이 될 카메라 유형이라고 할 수 있다.
머신비전 업계, 솔루션 포트폴리오 확장 가속
올해 성장세로 돌아서서 약 1.4% 성장이 예상되는 머신비전 시장은 보다 넓은 제조 산업보다 성과를 낼 것으로 관측되고 있다. 이에 머신비전 업계 내 선두주자들은 사용자에게 보다 수준 높은 솔루션을 제공하기 위해 머신비전 포트폴리오를 확장할 기회를 모색하고 있다. 관련 업계 전문가는 “인수나 파트너십은 비단 머신비전 업계에서만 일어나는 현상이 아니라, 산업 자동화 관련 모든 영역에서 공통적으로 진행되고 있다”며, “다만 관련 추세는 최근 머신비전 업계, 특히 대형 벤더들 사이에서 두드러지게 나타나고 있다고 생각된다”고 전했다.
구체적으로 미국에 본사를 둔 코그넥스(Cognex)는 지난 8월 일본 광학 부품 전문업체인 스콧모리텍스(Schott-Moritex)를 약 2억7,500만 달러, 한화 약 3,779억8,750만원에 인수하기로 결정한 바 있다. 스콧모리텍스는 일본에서 입지를 확보하고 있기에 코그넥스는 인수를 통해 일본 시장에서 보다 큰 입지를 확보하고 렌즈 역량까지 강화할 수 있게 됐다.
본사가 캐나다에 있는 텔레다인이미징(Teledyne Imaging) 사례도 있다. 텔레다인이미징은 최근 몇 년간 머신비전 포트폴리오에 대한 성장 및 보완을 위해 수차례에 걸친 대규모 인수를 진행했다. 특히 올해 2월에는 네덜란드 카메라 제조업체 Adimec을 인수할 계획임을 밝힌 바 있다. 업계에 따르면 텔레다인이미징은 Adimec 인수를 통해 포트폴리오를 보완하면서도 시장 점유율을 높여 EMEA(Europe, the Middle East and Africa) 시장에서 입지를 강화할 수 있을 전망이다.
또 네덜란드 TKH Vision은 최근 몇 년 동안 많은 비전 회사를 인수해 왔다. 에어리어 스캔 카메라를 전문으로 취급하는 독일 Allied Vision과 3D 레이저 삼각 측량 카메라 전문기업 LMI Technologies, 라인 스캔 카메라 기업 Chromasens와 고급·고속 카메라 기업 SVS-Mikrotron 모두 TKH Vision에 인수됐다. 또 독일 NET, Nerian, 이탈리아 Tattille도 TKH Vision에 인수된 회사다. 앞으로도 TKH Vision은 추가 인수 작업을 통해 선도적인 머신비전 공급업체로서 갖는 입지를 강화해 나갈 방침이다.
업계 관계자는 “향후 머신비전 산업을 위한 추가 통합 및 인수를 통해 대형 벤더들이 다른 공급업체가 보유한 기술과 결합하지 않고도 고객에게 완벽한 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다”며, “업계 내 사용자들도 요구 사항 충족을 위해 여러 회사 제품이 아닌 한 회사로부터 원스톱으로 제공받기를 원하는 경향이 있기에 관련 추세는 지속될 것”이라고 예측했다.
