머신비전을 이용하기 전 제조 현장에서 제품의 불량 검사는 사람의 육안에 의지해 진행됐다. 이런 육안검사자는 여전히 전 세계에 500만명이 종사하고 있다. 그러나 최근 머신비전의 비약적 발전으로 사람들의 육안에 대적할만큼 기술이 발전했다. 특히 머신비전 기술은 딥러닝 기술의 적용을 통해 최근 사람의 육안과 비슷할 정도로의 검사가 가능해졌다.
[인더스트리뉴스 방제일 기자] 알파고를 통해 전 세계에 이름을 떨친 딥러닝은 대상의 특징을 수동으로 정의하는 것이 아닌 기술이 자가학습을 통해 발전하는 것을 의미한다. 특히 머신비전에서 최근 사용되는 딥러닝 검사방식은 이미지 중 일부를 추출해 다양한 조합 혹은 레이어로 묶고 조합 간 상호관계를 분석해 정답에 도달하기 위한 중요한 조합을 스스로 학습할 수 있다는 장점이 있다.
이런 딥러닝 방식에 대해 수아랩 방해운 팀장은 2018 경남 창원 국제 스마트팩토리 컨퍼런스 & 엑스포 강연을 통해 “딥러닝 방식은 계속해서 발전하고 있다”며, “기존 딥러닝 문제점이었던 적은 데이터와 디버깅의 어려움과 새로운 불량 유형의 내재적 문제를 해결하고 새로운 알고리즘을 통해 발전하고 있다”고 밝혔다.
이어 그는 “딥러닝 알고리즘은 다양한 표본을 자가학습해 불량 검사시 판별 정확도와 속도를 높일 수 있음은 물론이거니와 비정형 이미지를 해석할 수 있어 다양한 분야에서 활용할 수 있다”고 밝혔다.
한편 제조 현장인 창원에서 최초로 개최되는 2018 경남 창원 국제 스마트팩토리 컨퍼런스&엑스포(SMART FACTORY KOREA 2018)는 9월 5일부터 7일까지 창원컨벤션센터에서 개최되고 있다.
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