[인더스트리뉴스 최종윤 기자] AI 딥러닝 플랫폼 ‘모아이(MOAI)’와 이를 탑재한 AI 비전 솔루션 ‘T-MEGA’를 앞세운 트윔(대표 정한섭, 정해주)이 급성장하는 이차전지 시장에 성공적으로 안착했다. 중장비, 식품, 에너지 등 전 산업군에 걸친 프로젝트 속에서도 이차전지 전 공정에 걸친 수주 건이 크게 늘었다. 트윔 관계자는 “고객사와의 기밀유지협약(NDA)에 따라 자세히 밝힐 수는 없지만, 전 공정에 걸쳐 지속적으로 수주를 받았다”면서 “소프트웨어 뿐 아니라 장비까지 진행할 수 있다는 점이 장점으로 부각됐다”고 밝혔다.

LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK온 등 국내 배터리 3사의 해외진출 속에 협력 장비업체들의 대형 프로젝트도 잇따르면서, 지난해 9월에는 직접적인 에너지 산업을 타겟으로 북미 조지아주 법인을 설립하기도 했다. 미국, 유럽 등 해외시장 진출에 나서는 국내 이차전지 업계와 발맞춰 현지 이슈에 실시간 대응하겠다는 전략이다.

AI 비전 솔루션으로 이차전지 시장 안착

급성장하고 있는 이차전지 시장에서 트윔의 성공적인 시장 안착에는 AI 딥러닝 플랫폼 ‘모아이(MOAI)’와 이를 탑재한 AI 비전 솔루션 ‘T-MEGA’가 있다. 현재 머신비전 분야는 AI 기술이 활발하게 융합되고 있다. 비정형화된 오류는 탐지하기 어려운 기존 룰(Rule-based) 기반 검사는 갈수록 다양해지는 결함에 한계점이 명확하기 때문이다.

트윔의 김재현 연구소장(전무이사)은 “딥러닝에 기반한 머신비전 검사 방식은 기존 룰 기반의 머신비전 방식으로는 해결할 수 없는 까다로운 비정형 제품의 불량 검사 등의 문제를 해결할 수 있다”며, “딥러닝 비전 검사는 양품, 불량품 이미지에서 스스로 학습해 추출한 특징에 기반해 지능적으로 불량 여부를 판단하기 때문에 정해진 기준에 의해 판단하는 비전 검사의 한계점을 극복할 수 있다”고 설명했다.

트윔의 AI 비전 솔루션 기술은 2021년 11월에 코스닥 입성에서의 핵심기술로 사실상 기술 검증은 끝난 상태다. 인공지능 검사 소프트웨어인 ‘MOAI’(Machine vision Optimization based on AI)와 이를 탑재한 AI 비전 검사 장비인 ‘T-MEGA’(Twim Machine vision Equipment Guided by AI)가 주축이다.

‘MOAI’는 불규칙적이고 비정형화된 불량을 검사할 수 있는 딥러닝 비전검사 SW로 제조현장에 최적화된 딥러닝 모델 생성부터 현장 적용까지 모든 과정을 빠르고 간편하게 지원할 수 있는 개발자용 비전검사 플랫폼이다.

김재현 연구소장은 “트윔의 MOAI는 비전 전문 지식이 없어도 양품과 불량품의 이미지만 있으면 손쉽게 학습시키고 검사할 수 있는 모델을 생성할 수 있다”면서, “현장의 특성상 불량 제품의 이미지 확보가 어려운 경우에도, AI가 불량 이미지를 생성하는 방식으로 처리가 가능하다”고 밝혔다.

‘T-MEGA’는 트윔의 기술력을 총 망라한 검사 설비로 초고성능 AI 딥러닝 기능 탑재뿐만 아니라 자동 물류 시스템, 자동 조립 시스템, 하이브리드 머신비전 시스템까지 도입한 통합 솔루션이다. 뿐만 아니라 설비에서 취합되는 방대한 Data를 Big Data 분석을 통해 설비 고장 예측 및 불량 진단도 수행한다.

기존 머신비전으로는 검사를 진행하지 못했던 비정형적인 외형으로 난반사를 일으키거나 비정형적인 패턴을 가진 외관의 불량까지도 검출할 수 있도록 최적의 광학 컨디션을 확보하는 것으로부터 시작한다. 까다로운 불량을 검출하기 위해 Area Scan, Line Scan, 3D Scanner 등 H/W에 국한되지 않고 최적의 시스템 구축을 목표로 한다.

하이브리드 비전으로 생산수율까지 확보

전기자동차 등에 사용돼 사람의 안전과 직결되는 이차전지 분야에서 신뢰할 수 있는 품질 검사는 필수다. 하지만 어느 산업분야보다도 이슈가 많다. 배터리 형태와 재질이 다양하고 비정형적인 불량유형이 많으며, 불량 기준도 불명확하다. 광택과 무광 영역이 함께 존재해 조명 및 분석도 어렵다. 김재현 연구소장은 “이차전지 분야는 아직 표준화가 되지 않은 영역이기 때문에 비전 업체의 종합적 역량이 무엇보다 중요하다”면서, “소프트웨어 뿐 아니라 장비 영역까지 커스터마이징할 수 있는 종합적 역량이 뒷받침돼야 한다”고 강조했다.

종합적 역량을 갖춘 트윔은 이차전지 시장에서 빠르게 노하우를 축적해 가고 있다. 김 연구소장은 “현재 트윔은 이차전지 전극공정, 조립공정, 후공정 등 전 공정에 걸쳐 다양한 형태의 불량을 검출할 수 있는 솔루션을 확보해 수주를 이어가고 있다”면서, “다양한 산업분야에서 현장 경험도 풍부하고, 설계단계부터 광학설계를 하고 현장 적용을 하다보니 실패하는 경우가 거의 없다”고 밝혔다.

실제 트윔은 구체적으로 △전극공정 불량 검사 △셀 전극과 버스바의 용접검사 △셀파우치 외관 불량 검사 △레이저 노칭 공정에서의 불량 검사 △셀 및 모듈에서의 3D 비전 검사 등 구체적 레퍼런스를 쌓고 있다.

김 연구소장은 “다양한 산업분야에서의 노하우를 기반으로 스마트카메라, 산업용(AREA, LINE) 카메라, 3D, Xray 등 포괄적 솔루견을 활용해 각 공정에 맞게 적용하고 있으며, 특히 기존 룰베이스와 AI 딥러닝 방식을 결합해 효율적인 하이브리드 방식으로 빠르고 정확한 검사를 통해 생산수율까지 확보하고 있다”고 밝혔다.

최종윤 기자 다른기사 보기