[Industry News 이건오 기자] 로봇과 머신러닝 특히, 딥러닝이 대세인 머신비전 분야는 새로운 시도가 끊임없이 진행되고 있다. 머신비전 전문기업 씨메스도 로봇과 딥러닝 분야에 지속적인 연구개발을 진행하고 있다.

씨메스 이성호 대표 [사진=Industry News]

씨메스 이성호 대표는 "로봇 분야는 많은 2D/3D 비전 기술을 바탕으로 기존에 자동화 할 수 없었던 공정들을 로봇으로 대체하고 있다"며, "단순한 행위의 반복에서 벗어나 사람처럼 어떤 물체를 인식하고 그 물체에 대한 특별한 공정을 수행할 수 있게 되는 것"이라고 설명했다.

이어 "딥러닝 분야는 사람의 판단과 같이 기존에 단순한 비전 알고리즘으로 판단할 수 없는 분야의 자동화를 이룬다"며, "두 가지 기술 모두 보다 수준 높은 자동화 니즈에 대한 솔루션으로 향후 머신비전 분야가 나아가야 할 방향이라 생각한다"고 전했다.

이성호 대표는 "단순 외국 회사의 솔루션을 통합하는 수준에서 벗어나 기반 기술을 가진 기업들이 늘어나고, 국내에서도 국제 경쟁력을 갖춘 비전 전문 기업들이 많아졌으면 한다"고 언급하며, "국내는 자동차, 반도체, 디스플레이 등 많은 양산 기업이 있는 좋은 환경이지만 기술력 경쟁 보다는 외산 제품을 이용한 과도한 가격 경쟁으로 비전 분야에는 수준 높은 엔지니어를 만나보기 어렵다"고 말했다.

이어 "국내뿐만 아니라 해외 진출 기업들이 늘어나고 있다"며, "이에 보다 수준 높은 엔지니어들이 비전 기술을 개발할 수 있도록 충분히 인정하고 대우하는 분위기 형성이 중요하다"고 전했다. 이어 "국내는 좋은 엔지니어들이 많으나 실제 비전 기반 기술을 연구하는 엔지니어들은 턱없이 부족하다는 생각"이라고 밝혔다.

3D Random Bin Picking [사진=씨메스]

씨메스는 차세대 로봇 자동화와 머신 러닝에 집중하고 있다. 로봇의 눈 역할을 하게 될 여러 방식의 3D 센서 개발 및 사람과 비슷한 판단을 할 수 있는 딥러닝 방식을 실제 양산 라인에 적용할 계획이다.

이성호 대표는 "제품을 양산하는 생산 공정의 품질 검사는 90% 이상이 2D 이미지 프로세싱을 이용한 검사방식"을 소개하며, "2D 이미지 프로세싱은 획득된 2차원 밝기 이미지를 활용하므로 높이 값을 갖는 형상에 따른 불량 검출이 완전하지 못해 불량 유출에 따른 손실을 초래하고 있다"고 전제했다. 이어 "이에 비해 3D 스캐너를 이용한 3차원 검사 솔루션은 형상 검사에 대해 기존의 2D 솔루션 대비 월등한 검출력으로 가성 불량에 의한 손실을 최소화할 수 있다"고 밝혔다.

씨메스는 많은 수의 로봇 자동화 프로젝트 진행을 하고 있으며 이는 대부분 이전에 시도되지 못했던 기술력을 바탕으로 한 도전적인 과제들이다. 단기간의 매출 증대를 위한 몸집 부풀리기 보다는 하나하나 기반 기술을 차곡차곡 쌓아 제대로 된 비전 및 로봇 기술력을 가진 기업으로 성장하고자 한다.

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