[Industry News 이건오 기자] 2012년 11월에 설립된 비젼인은 지난 25년간 대학 연구실에서 연구, 개발된 기술들을 상용화하기 위해 지도 교수들과 석박사 졸업생들이 공동 창업한 벤처기업이다. 이론 중심의 대학 연구와 최신 공학 이론의 적용에 느린 상용화 기술의 갭을 이어주는 가교 역할을 하고 있다.

비젼인 최학남 연구소장 [사진=비젼인]

비젼인은 4차 산업혁명에 대응해 수년간 연구해 온 머신비전, 컴퓨터비전, 병렬 영상처리, 머신러닝, 임베디드시스템 등의 기술을 바탕으로 지능형 검사장비, 영상감시, 바이오인식, 스마트 자동차 분야의 핵심기술 국산화에 앞장서고 있다. 더불어 대기업 중심의 산업구조에서 고급 개발 인력이 부족한 많은 중소·중견기업에 원천기술 개발 및 기술 이전으로 상생의 길을 제시하고 있다.

비젼인은 10년 이상 축적된 머신비전 기술 노하우를 바탕으로 다양한 장비의 핵심 기술을 고객 맞춤형으로 개발하는 데 강점이 있다. 비젼인은 패턴분석 솔루션, 고속 다중 패턴매칭 모듈, 강인한 Edge 검출 모듈, Line/Curve Fitti ng 모듈, Point/Line/Mura 검출 및 측정 모듈, Auto-Focusing 모듈, Blob Analysis 모듈, 인공지능 기반의 결함분류 모듈 등의 솔루션을 보유하고 있다. 또한, 병렬처리 기반의 고속화 솔루션으로 SSE/AVX/OpenMP 기반의 병렬처리 기술 및 CUDA/OpenCL 기반의 GPU 병렬처리 기술을 제공한다.

비젼인 최학남 연구소장은 "머신비전을 이용한 검사장비, 가공 장비의 목적은 기본적으로 정확성을 높이고 생산성을 향상시키는 데 있다"며, "비젼인은 핵심 머신비전 라이브러리와 CPU/GPU 기반의 고속처리 기술을 보유하고 있기에 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 기술력을 확보해 다양한 머신비전 기술을 보유하고 있어 새로운 문제에 빠르게 대응할 수 있다"고 전했다.

비젼인은 반도체 검사장비, 레이저 가공장비, 웨이퍼 검사장비, 전선의 표면검사 장비 등을 적용한 사례가 있으며 LG이노텍의 SSE/AVX 기반의 고속 보간기술을 개발했고, LG전자 SSE/AVX 기술을 이용한 패턴매칭 알고리즘 고속화, 제이스텍의 패널 가공장비의 핵심 비전기술 개발 및 고속화, 서울전선의 전선 피복 외관 검사장비 개발 등 다양한 적용 사례를 갖고 있다.

[사진=비젼인]

머신비전 기술은 비전 센서를 이용한 검사/가공 장비들에 대한 자동화를 실현하는 기술이다. 최근 동향을 살펴보면 검사 대상이 소형화되고 내부 패턴이 복잡해지면서 고도의 영상처리 기술을 필요로 하고, 생산성 향상을 위한 고속처리 기술 또한 요구되고 있다.

최학남 연구소장은 "기술적인 측면에서 알고리즘의 정확도 문제로 인해 완전 자동화는 힘들고 마지막 단계에서 검출된 결함들을 작업자가 한번 더 확인하는 경우가 많다"며, "이러한 기술적인 한계를 극복하기 위해서는 빅데이터 기반의 딥러닝 기술을 활용해 검사 장비가 시간이 지남에 따라 자가 학습해 점점 정확도가 좋아지도록 해야 한다"고 설명했다. 이어 "비젼인은 기존에 보유하고 있는 컴퓨터비전 분야의 딥러닝 기술들을 머신비전 분야에 적용해 보다 유용한 알고리즘 개발을 진행하고 있다"고 덧붙였다.

국내의 많은 검사장비 개발 업체에서 해외의 머신비전 라이브러리들을 이용하고 있다고 언급한 최학남 연구소장은 "이러한 라이브러리들은 불필요한 다양한 기능을 다수 포함해 패키지로 판매하기 때문에 가격이 비싸고 모든 실제 문제들을 해결해 주지 못한다"며, "제품에 맞는 자체 개발을 추가적으로 진행해야 한다"고 말했다. 이어 "비젼인은 이러한 국내 기업들의 어려움을 해결해주고자 고객이 필요한 라이브러만 제공하고 맞춤형으로 알고리즘을 개발하는 전략을 취하고 있다"고 덧붙였다.

한편, 비젼인은 기존에 보유하고 있는 전통적인 머신비전 기반의 라이브러리들을 활용해 공장 자동화에 기여하는 동시에 딥러닝 기반의 새로운 기술들을 지속적으로 개발하고 기술적인 우위를 선점해 빠르게 변화하고 있는 4차 산업혁명 시대의 선두 주자를 목표로 하고 있다. 최학남 연구소장의 말에 따르면, 단기적으로는 기존에 보유하고 있는 머신비전 라이브러리들을 활용해 검사 장비를 개발하는 목표를 갖고 있고, 장기적으로는 딥러닝 기반의 스마트 검사 장비를 개발할 계획을 갖고 있다.

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