[인더스트리뉴스 최기창 기자] 스마트폰과 EV 등 하이테크 제품의 눈부신 발전으로 최근 공업제품은 고품질화 경쟁이 치열해지고 있다. 특히 숙련된 검사 작업자의 부족과 인건비 상승 등의 걸림돌이 부가가치를 높이는 데 발목을 잡고 있다.

기존의 화상처리 기술은 여러 가지 문제가 있다는 것이 업계의 평가다. 우선 소량 다품종 생산으로 인해 워크가 다양화돼 대응하기 쉽지 않다는 점이 꼽힌다. 설정에 대한 전문지식이 필요하다는 것도 마찬가지다.

모든 화상검사는 여러 단계와 과정을 거친다. 먼저 검사 대상의 형태에 맞춰 검사 영역을 설정한 뒤 영역별로 특징량을 선택한다. 이후 특징량의 역치를 계산해 양품과 불량품을 판별하게 된다. 제품에 따라서는 같은 품목이라도 외관이 크게 바뀌는 경우가 있다. 결국 다양한 요구에 맞춰 알맞은 계측 영역을 설정하는 것은 매우 중요하다. 그러나 많은 공수가 필요하며, 특징량의 선택, 역치 조정 등의 영역에서는 화상처리 전문지식이 요구된다. 결국 화상 처리 기술을 도입할 수 없는 경우가 발생한다. 혹은 기술 도입 효과가 떨어지는 결과를 낳게 된다.

하지만 최근 화상처리 기술은 크게 발전했다는 평가가 지배적이다. AI 도입 이후다. 한국오므론제어기기 관계자는 “AI를 도입하는 것은 큰 장점이 있다”며, “AI 기술과 화상처리 기술을 접목하면, 복잡한 특징을 이해할 수 있다. 더불어 판별 기준을 자동으로 학습할 수도 있다”고 설명했다. 기존 기술로 대응할 수 없었던 자동 검사를 AI가 실현할 수 있게 된 셈이다.

오므론 측은 ‘AI 파인매칭’을 제안했다. ‘AI 파인매칭’은 정상품의 특징을 학습해서 이상이 있는 부분을 검출하는 솔루션이다. ‘그림 1’에서 볼 수 있듯 (a)는 모두 양품인 검사다. 그러나 외관이 크게 다른 것이 현실이다. ‘AI 파인매칭’을 활용하면, AI를 통해 (b)에 나타난 이물을 검출할 수 있다. (c)는 기존 방법이며, (d)는 파인 매칭을 통한 검출 결과다.

결함의 특징을 미리 학습한 ‘AI 필터’도 소개했다. 이는 오므론이 과거의 경험을 축적한 노하우로 스크래치, 이물 등 대표적인 결함을 걸러내는 기술이다. 기존 방법으로 판별하기 어려운 조건도 학습할 수 있는 것이 특징이다. ‘그림 2’는 결함 검사의 예시다.

일반적인 AI 기술은 수천 장의 화상을 학습해야 한다. 초고속, 초대용량 컴퓨터를 사용해야 하는 이유다. 그러나 생산 현장에서 요구하는 하드웨어는 고효율성과 안정성이 더욱 중요하다. 오므론은 현장에서 누구나 쉽게 작업할 수 있도록 쉬운 GUI를 구축했다. 오므론 관계자는 “철저한 고속화와 안정성을 실현하고 있다”고 자신했다. 특히 이러한 기술들은 일본의 생산 공장 및 협력 회사 현장에서 실증도 완료했다. 검사 자동화가 가까워진 것이다.

오므론 측은 “30년에 걸쳐 축적한 화상검사 노하우를 AI 기술을 통해 구현했다. 사람의 감각에 가까워지는 ‘관능검사’ 실현을 목표로 상품화를 진행 중”이라며, “화상처리시스템 FH 시리즈에 이 기술을 탑재했다. 2020년 봄에 이 기술들을 만나볼 수 있다”고 말했다.

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