트윔, 한 수 앞 내다본 ‘머신비전’으로 어떤 비전검사도 거뜬 소화
  • 최정훈 기자
  • 승인 2020.12.14 14:00
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차별성 있는 빅데이터 분석 시스템 보급 박차

[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 로봇, AI를 입힌 머신비전 등 괄목할 만한 기술력을 선보이며 국산 비전검사 분야 신흥강자로 떠오르고 있는 트윔의 도전이 매섭다. 

트윔 정한섭 대표 [사진=인더스트리뉴스]
트윔 정한섭 대표 [사진=인더스트리뉴스]

글로벌 시장 겨냥

트윔(대표 정한섭)은 2010년 MES, CIM 등 자동화 제어 시스템 개발을 시작으로 2013년부터 모바일 디스플레이 합착 공정에 필요한 ‘Align Vision System’을 개발·납품하며 본격 사업을 성장시켰다. 

정확한 위치를 잡아 광학으로 찍어 내는 섬세한 기술 공정과 더불어 결과물 검사까지 아우르는 자동화를 구현했다. 트윔은 Allign Vision System을 삼성디스플레이의 갤럭시 시리즈, 애플의 아이폰X 등에 보급하면서 현장의 폭넓은 제어·검사 노하우를 쌓았다.

트윔은 인공지능(AI)의 성장 가능성과 무한한 잠재력을 간파하고 2018년에는 AI 딥러닝 기술 기반의 학습형 검사 소프트웨어인 ‘MOAI’를 선보였다. 현재 트윔은 머신비전(Rule+AI)과 이를 이용한 검사 장비, 물류 자동화 설비 구축, 빅데이터 분석 기술력 등을 필두로 스마트팩토리 종합 솔루션 기업으로 도약했다. 주요 고객사도 디스플레이를 비롯해 KGC인삼공사, LS산전, 만도 등을 포함하는 식품, 전기, 자동차 업종으로 확대됐다.

거침없는 도전은 계속된다. 트윔은 지난 2016년 베트남 법인 설립을 시작으로, 최근 인도 법인을 구축하는 등 이제 해외무대로 활로를 개척할 채비에 나서고 있다.

식품 포장지 검사 과정의 MOAI 실행화면 [사진=트윔]
식품 포장지 검사 과정의 MOAI 실행화면 [사진=트윔]

언택트 시대 검사 분야 정수 ‘머신비전’

현장 노하우와 AI 비전검사 등 차별화된 기술력으로 검사 자동화 분야 국내 최고 대열에 합류하게 된 트윔은 머신비전을 주력 솔루션으로 전면 내세우겠다는 입장이다.  

대부분 업종의 검사 작업에 여전히 인력이 적지 않게 투입된다. 전 세계 곳곳에서 인건비 상승 문제가 불거지는데다, 휴먼 에러로 인한 품질 저하에 대한 우려를 더 이상 두고 볼 수 없다는 분위기가 완연해지는 양상이다. 더욱이 코로나로 인해 언택트 시대로 급전환되면서 기존 비전검사 도입을 단행할 수 없었던 업종들도 발만 동동 굴리고 있을 수 없게 됐다. 감염확산, 안전사고 등으로 공정이 속절없이 멈출 수밖에 없는 언론 보도들은 머신비전 솔루션 도입을 더욱 부추기고 있다.  

광학으로 대상체를 찍어 촬영하고 이미지를 목적에 맞게끔 데이터 처리하는 머신비전은 비교적 오래된 스마트팩토리 솔루션으로 알려졌다. 대부분 제품들이 상향평준화 됐으며, 완성도도 높은 수준이라는 것이 업계의 전반적인 시각이다. 

트윔은 차별화된 기술력으로 경쟁력을 갖춰 머신비전 시장에서 입지를 키워 나가겠다는 방침이다. 기존의 머신비전 장비가 아무리 고성능이라고 표방하고 있다고 한들 대부분 코딩으로 일일이 입력하는 방식이어서 고유의 질감까지 알고리즘화 하기란 현실적으로 버거웠다. 이에 금속, 목재, 직물, 가죽 등에는 기존 방식이 벽에 가로 막힐 수밖에 없었다. 

트윔은 이러한 Rule 기반 검사의 한계를 극복할 수 있는 해결책은 ‘딥러닝’이라는데 방점을 찍었다. 표면이 균일한 기판이나 일정한 패턴의 오류 검사 외에도 불규칙성이 크고 비정형적인 패턴의 오류까지도 딥러닝 기술이라면 불가능한 이야기가 아니다. AI 딥러닝은 빅데이터 기반의 신기술로 기존의 레퍼런스 축적 정도가 성패를 가른다. 트윔은 후발 주자들 대비 압도적인 양의 원천 데이터를 확보한 만큼 공격적인 기술 개발과 마케팅을 통해 선두의 입지를 더욱 공고히 하겠다는 입장이다.

트윔의 강점은 현장을 잘 안다는 것이다. 2010년 설립 이후 대형 고객사를 상대로 규칙 기반 비전검사 노하우를 축적해 왔으며 현장에서 검증받은 기존 기술에 신규 AI 딥러닝 기술을 적용해 실제 현장에 바로 투입할 수 있다는 점이 이와 같은 강소기업을 돋보이게 한다. 정동환 기술영업본부장은 “타사는 기성 솔루션을 수요기업에 끼워맞추기식으로 구축해야 했던데 반해, 자사는 현장 중심으로 접근한다는 점이 다르다”며, “다양한 현장에서 솔루션을 적용하며 고군분투하며 얻게 된 철칙은 제각기 다른 공장 현장에 맞게 커스터마이징 할 수밖에 없다는 것이다”고 언급했다. 

트윔은 2018년 자동차 부품 검사에 첫 공급을 시작으로, 건강제품(스틱형 파우치 제품) 외관 검사, 정밀 금속 부품 검사 등에 시스템들을 공급하며, 소기의 성과들을 거둬들이고 있다.

타이어 외관 검사에 적용된 MOAI [사진=트윔]
타이어 외관 검사에 적용된 MOAI [사진=트윔]

빅데이터 분석의 차별성 부각

트윔은 설비 일부 역할에 그친 머신비전에 로봇이나 유연한 장치도 탑재시키는 방식으로 기존 지평의 한계를 극복해 나가고 있다. 트윔은 공간 및 물류 형태의 제약을 극복한 산업용 AI 검사로봇 기술을 선보였다. 해당 기술은 생산 품종과 생산량에 관계없이 다양한 산업 분야에 적용 가능하다. 

트윔 정한섭 대표는 “AI 검사로봇 기술을 통해 많은 기업이 대규모 설비 투자 없이 자동 비전검사를 생산라인에 적용할 수 있게 됐다”며, “특히 해당 기술이 산업 현장에 도입되면 인건비는 물론 품질 및 생산성 극대화 등 기업의 경쟁력 제고에 크게 기여할 것이다”고 밝혔다. 그는 “머신비전으로 갈수밖에 없는 숙명이다. 2021년도 머신비전 분야에서만 100억원 매출을 목표하고 있다”고 밝혔다.

아울러, 트윔은 빅데이터 분석을 활용해 디스플레이 검사 공정의 사전 예측 시스템을 선보이며 업계의 관심을 집중시키고 있다. 트윔은 농촌진흥청과 진행한 스마트팜 프로젝트, 동서발전에 공급한 일사량 예측 및 에너지 효율 운영 등도 진행하고 있다. 특히, AI 스마트팜 신기술 ‘팜아이’는 AI가 우수 농가의 온도, 습도, 광량, CO₂ 등 다양한 생육환경 제어 패턴을 학습해 다른 농가에도 최적의 생육환경을 제공하는 시스템이다. 팜아이는 최적의 생육환경 목표 값을 AI 딥러닝 알고리즘으로 판단·제어하기 때문에 농가의 생산성 및 이윤 극대화에 크게 일조할 것으로 전망된다.

트윔은 이러한 기술들을 일일이 구분짓지 않고, 융합을 통해 시너지를 유발시켜 보겠다는 방침이다. 머신비전을 필두로 종합 스마트팩토리 기업으로 도약하고 있는 트윔의 2021년 귀추가 주목된다. 


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