[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 스마트제조 고도화의 핵심 기술 중 하나로 꼽히는 ‘스마트비전’에 대한 제조업계의 관심이 점차 높아지고 있다. 스마트비전(Smart Vision)은 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 등의 첨단 기술이 결합된 지능형 영상 처리 시스템을 뜻한다.

기존 단순한 머신비전(Machine Vision)보다 더 발전된 개념으로, 단순한 영상 촬영이나 패턴 인식에 그치지 않고, 데이터를 스스로 분석하고 판단하며 예측까지 할 수 있는 시스템이다.

본지는 4월 9일부터 18일까지 ‘2025 스마트비전 시장 및 기술 트렌드 전망’ 시장조사를 실시했다. 조사 결과 응답 기업의 대다수가 스마트비전 기술의 도입을 적극 검토 중이며, 향후 3~5년 내에 가장 유망한 기술로는 AI 기반 자율 학습 비전 시스템을 꼽았다.

스마트비전, “아직은 도입 검토 단계”

설문에 참여한 기업 중 약 55%가 ‘스마트비전 도입을 검토 중’이라고 답했으며, 도입 계획이 없다고 응답한 기업은 18%에 그쳤다. 이미 운영 중이거나 파일럿 테스트 단계에 있는 기업은 각각 10% 내외로 나타났다. 이는 스마트비전 기술이 아직 제조 현장에서 본격적으로 확산되기보다는 도입 준비 또는 검토 단계에 머물러 있음을 보여준다.

기업들이 스마트비전을 활용하는 주요 목적은 ‘품질 검사 및 불량 감지’(42.1%)와 ‘공정 모니터링 및 데이터 분석’ (39.5%)으로 압도적으로 많았다. 제조업 분야에서는 기존 머신비전 시스템의 업그레이드 용도로 산업 내 적용이 가장 많은 것으로 보인다. 이어 ‘물류 및 자동화 검사’(23.7%), ‘로봇 가이드 및 정밀 조립’(18.4%), ‘작업자 안전 관리’(13.2%) 순이었다.

‘로봇 가이드 및 정밀 조립’ 영역이 고무적이다. 본격적으로 스마트비전 기술이 기존 머신비전 영역을 넘어 생산 현장의 정밀 제어 영역으로 진입하고 있는 것을 시사한다. ‘작업자 안전 관리’는 최근 중대재해처벌법 시행과 맞물려 영상 관제 영역에서 비전 기술이 도입되고 있는 상황이 이어지고 있는 것으로 해석된다.

주목받는 기술 트렌드는 ‘AI 기반 실시간 분석’과 ‘엣지 컴퓨팅’

스마트비전 기술에서 가장 중요하게 여겨지는 요소를 묻는 질문에는 ‘실시간 데이터 분석 및 AI 적용’이 63.2%로 가장 많았고, ‘딥러닝을 활용한 이미지 인식’이 39.5%, ‘엣지 컴퓨팅 기반 비전 처리’가 28.9%로 뒤를 이었다. AI 기술의 발전 속에 최근 제조 현장에서의 AI 비전 활용도가 높아지는 흐름을 반영한 결과로 풀이된다.

향후 3~5년 내 가장 주목할 스마트비전 기술로는 ‘AI 기반 자율 학습 비전 시스템’이 47.4%로 가장 높은 응답을 받았다. 이는 AI 기술이 단순 분석을 넘어 스스로 학습하고 진화하는 방향으로 나아가야 한다는 업계의 기대감을 보여준다. ‘딥러닝 기반 불량 감지’(18.4%), ‘AR/VR 융합 기술’(15.8%), ‘3D 비전 및 센서 융합’(10.5%) 기술도 일정 비중을 차지하며 기술 다양성이 확대되고 있는 점도 눈에 띈다.

도입 걸림돌은 ‘높은 초기 투자비’와 ‘전문 인력 부족’

스마트비전 도입을 망설이게 만드는 주요 요인으로는 ‘높은 초기 투자 비용’(57.9%)과 ‘기존 공정과의 통합 어려움’(39.5%), ‘ROI에 대한 불확실성’(34.2%), ‘전문 인력 부족’(31.6%) 등이 지적됐다. 특히 AI 기반 시스템의 학습과 운영을 위한 전문인력이 부족하다는 지적은 기술 내재화를 위한 인프라 구축이 선행돼야 함을 의미한다.

다만 최근 비전업계에서 생성형 AI 기술의 적용 개발 흐름이 이어지고 있고, 노코드 기반의 솔루션이 속속 출시되고 있어 자연스럽게 해소될 것으로 보인다.

스마트비전 도입으로 기대되는 효과로는 ‘생산성 향상’(28.9%)과 ‘품질 개선’(26.3%)이 주를 이뤘다. 이 밖에도 ‘공정 자동화 수준 향상’(21.1%), ‘유지보수 비용 절감’(18.4%) 등 운영 효율성과 관련된 기대가 많았다. 실제로 연관된 질문에서 ‘제조 공정의 자동화 수준 향상’(36.8%)과 ‘생산 효율성 극대화’(26.3%)가 도입 시 예상되는 가장 큰 변화로 지목됐다.

스마트비전 기술 확산을 위한 조건으로는 ‘초기 도입 비용 절감’(47.4%), ‘AI 알고리즘의 신뢰성 향상’(42.1%), ‘전문 인력 양성’(34.2%) 등이 꼽혔다. 이는 정책적·제도적 지원과 더불어 기술 공급기업의 책임 있는 품질 개선 노력이 병행돼야 함을 뜻한다.

전체적으로 제조업계는 스마트비전 기술의 필요성을 인식하고 있으며, 품질·생산성 향상을 위한 핵심 도구로 주목하고 있다.

스마트비전의 미래는 기술의 정교화뿐만 아니라, 이를 받아들일 수 있는 기반 조성과 실효성 높은 투자 설계에 달려 있다고 보인다.

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