[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 딥러닝 기반 비전검사가 품질 관리와 생산성 향상을 위해 제조업에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있다.
특히 다양한 산업 환경에서 정밀성과 효율성을 동시에 요구하는 작업이 늘어나면서, 첨단 비전검사 기술의 필요성이 더욱 강조되고 있다.
뉴로클은 이러한 비전검사의 중요성을 인지하고, 누구나 자동으로 최적의 모델을 생성할 수 있는 오토딥러닝 알고리즘과 다양한 9가지의 모델 종류와 편리한 레이블링 기능 등을 제공하며 비전검사의 품질을 지속적으로 향상 시켜 왔다.
뉴로클의 솔루션은 사용자들이 복잡한 설정 없이도 손쉽게 커스터마이징된 검사 모델을 생성하고 활용할 수 있도록 설계된 바 있다.
뉴로클은 이번 4.3 버전에서는 제조업 검사에서 자주 발생하는 두 가지 상황에 주목했다고 밝혔다.
첫째는 OCR 검출 과정에서의 어려움이며, 둘째는 복잡한 작업 환경속에서 다중 연결 모델의 필요성이 커지고 있다는 점이다.
뉴로클은 이러한 문제를 해결하기 위해 OCR 텍스트 규칙 기능과 다중 연결 모델 생성 기능을 개선하며, 제조업 비전검사의 정밀성과 효율성을 더욱 강화할 솔루션을 선보였다.
사용자 맞춤형 OCR 모델을 생성하는 OCR 텍스트 규칙
이번 업데이트의 첫 번째 핵심은 OCR 텍스트 규칙 기능이다. 사용자가 검출하고자 하는 포맷과 조건만을 검출할 수 있도록 설계된 이 기능은 제조업의 다양한 분야에서 실질적인 도움을 줄 것으로 기대된다.
OCR 모델은 자동차 산업의 VIN 번호 검출, 식품 산업의 유통기한 검출, 전자 산업의 시리얼 번호 검출 등 다양한 용도로 사용된다.
이러한 정보는 특정한 규칙성을 가지며, 검출이 필요한 영역도 사전에 정의되는 경우가 많다.
하지만 기존 OCR 모델은 이미지 내 모든 텍스트를 검출하기 때문에 불필요한 텍스트까지 포함되며, 이로 인해 후처리 과정에서 시간과 비용이 증가했다.
또한 비슷한 형태의 문자(예 : ‘0’과 ‘O’, ‘1’과 ‘I’)를 혼동하거나 이미지 품질이 저하될 경우 정확도가 떨어지는 문제가 있었다.
새로운 텍스트 규칙 기능은 이러한 문제를 효과적으로 해결한다.
구체적으로 ‘조건 기반 텍스트 검출’로 사용자가 설정한 영역과 조건에 맞는 텍스트만을 검출한다.
특정 영역 내에서 대문자만 검출해야 한다는 조건을 설정하면, 조건에 맞지 않는 결과가 있을 시 문제를 즉시 파악하는 식이다.
잘못된 이미지 입력이나 모델 오류를 빠르게 진단하고 개선할 수 있도록 돕는다.
다음으로 ‘오검 교정 기능’으로 특정 문자에 대한 지속적인 오검이 발생할 경우, 학습 이후에도 모델의 검출 방식을 교정할 수 있다.
사용자는 모델이 특정 문자를 잘못 인식하는 패턴을 파악해 이를 수정하고 보다 정밀한 모델로 개선할 수 있다.
OCR 텍스트 규칙을 통해 사용자들은 제조업 환경에 최적화된 맞춤형 OCR 모델을 생성하고, 원하는 대로 검출 결과를 개선할 수 있다.
다중 연결 모델 사용성 및 성능 개선
이번 업데이트의 또 다른 핵심은 다중 연결 모델 생성 기능의 사용성과 성능 개선이다.
산업 현장에서 비전검사를 수행할 때는 단일 모델만으로 해결할 수 없는 복합적인 작업들이 많다.
예를 들어 하나의 모델로는 제품 내 특정 영역을 검출하고, 다른 모델로는 해당 영역의 결함 유무를 판단해야 하는 경우가 있다.
이러한 작업을 위해 뉴로클은 다중 모델을 효율적으로 연결할 수 있는 플로우차트 기능과 플로우차트 모델의 실제 인퍼런스 전 성능을 검증할 수 있는 인퍼런스 센터 기능을 제공했다.
하지만 기존 구조에서는 각각의 클래스(class)에 개별적으로 모델을 연결해야 하는 문제가 있었다.
예를 들어 차량 부품 내 세 부위의 볼트 영역을 검사하는 경우, 세 개의 클래스로 구성된 Object detection 모델에 각각 볼트 결함 유무를 판단하는 Classification 모델을 연결해야 했다.
이 경우 총 4개의 모델을 연결해야만 했고, 모델 수가 늘어날수록 구조가 복잡해지고, 검사 시간이 과도하게 소모되는 문제를 초래했다.
이번 업데이트를 통해 뉴로클은 다중 연결 모델을 보다 간편하고 효율적으로 사용할 수 있도록 두 가지 주요 개선을 이뤘다고 밝혔다.
먼저 ‘공유 모델 구조’로 하나의 모델을 여러 클래스에 동시에 연결할 수 있어, 구조를 단순화하고 관리의 용이성을 높였다.
다중 연결 작업에서는 필요한 모델의 수를 줄여, 전체적인 검사 흐름을 간소화하고 시스템 효율성을 높였다.
[자료2] 예시를 보면 원래 4개의 모델이 연결돼야 했던 작업이 이제는 2개의 모델로 간소화됐다.
이러한 개선은 단순히 구조를 단축시키는 것에 그치지 않고, 실제 검사 속도를 획기적으로 향상시킨다.
또한 작업의 실시간 처리 능력을 강화하는 데 중요한 역할을 한다.
뉴로클의 개선된 플로우차트 및 인퍼런스 센터를 통해 복잡한 다중 모델의 연결 작업도 간단히 설계할 수 있으며, 모델 성능을 바로 검토할 수 있어 PoC 단계에서부터 실용적인 솔루션을 제시한다.
뉴로클이 OCR 텍스트 규칙 기능과 다중 연결 모델 생성 기능 개선은 제조업 비전검사의 새로운 표준을 제시했다.
한편, 뉴로클은 오는 3월 스마트공장·자동화산업전인 오토메이션 월드와 인터배터리 2025 전시회에 참가해 딥러닝 비전검사 솔루션과 다양한 검사 데모를 선보일 예정이다.
참관객들은 여러 다중 모델의 성능을 직접 확인하고, 가상 결함 생성 방법이나 고해상도 이미지 내에서의 초미세 결함 검출 기능 등을 직접 경험할 수 있다.
이를 통해 뉴로클의 첨단 기술이 어떻게 제조업의 비전검사에 혁신적인 변화를 가져오는지, 현장에서 어떤 실질적인 효과를 볼 수 있는지에 대해 깊이 이해할 수 있을 것으로 기대된다.
