머신 비전(Machine Vision) 활용 기초, 적용사례와 한계

머신 비전(Machine Vision) 활용 기초, 적용사례와 한계

 

 

몇일 전 컴퓨터 비전(Computer Vision) 관련하여 글을 쓴적이 있습니다. 이번에 설명하는 머신 비전(Machine Vision)과 어느정도 연관이 있기 때문에 짧게 개념만 짚고 넘어가도록 하겠습니다. 짧게, 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 사람의 눈을 대신한것처럼 시각적으로 세상을 학습하고 의사결정을 하는 컴퓨터 학습 모델입니다. 그리고 머신 비전은 컴퓨터 비전과 비슷한 기술인데 머신비전이 컴퓨터 몸체이면 컴퓨터비전은 컴퓨터 부품이라고 생각하면 되겠습니다. 즉 컴퓨터 부품이 없으면 컴퓨터는 돌아가지 않기때문에 머신비전도 작동하지 않는거와 비슷한 원리입니다. 머신 비전의 역사를 살펴보면 약 70년가까이 성장해 왔습니다. 현재에도 인기가 많으며, 범위가 넓게 사용되고 있습니다. 예를들면, 자율주행차, 물류, 포장, 생산 등 굉장히 많은 일을 하는 환경에서 자동적으로 해야할때 사용되고 있습니다. 특히 딥러닝과 머신러닝이 녹여져 있어 학습을 기반에 두고 작동합니다. 그럼 도대체 어디에 사용이 되는걸까요? 개념이 너무 어려운거같습니다. 이럴땐 카메라를 떠올리면 매우 쉽습니다. 특히 제조 및 생산에서 카메라를 걸쳐 제품을 검사하고 라벨링하여 분류하는 상황에서 머신비전 시스템은 잘 활용되고 있습니다. 

머신비전 시스템은 어떻게 작동되는걸까요? 한 줄로 쉽게 설명하겠습니다. 첫번째 이미지를 캡처합니다. 두번째, 이미지를 처리하고 추출, 가공합니다. 세번째, 처리된 이미지를 다른 프로세스로 전환하여 다른 상황에 맞게 작업을 선택합니다. 첫번째와 두번째는 이해하기 쉬운데 세번째는 무슨말인가요? 이런 질문이 나올수 있습니다. 쉽게 예를 들면 카메라도 종류가 엄청 많습니다. 또한 다른 장치들도 많은데요 이해하기 쉽게 카메라로 예를들었기 때문에 다른 장치들도 소개 하겠습니다.

 

 

카메라, 임베디드시스템, 프레임그래버, 조명기, 렌즈, 고성능컴퓨터장치, 케이블링, 라벨확인, 로봇 등 상황에 맞게 카메라만 사용되는것이 아니라 작업에 알맞게 장치들이 투입이 되는형식입니다. 그렇지만 거대한 흐름은 이미지를 활용하는데 있습니다. 앞서 소개한 장치들은 이미지를 캡처하고, 분리하고, 결합하고, 전송하고, 연결하는 장치들입니다. 

머신비전 시스템은 특히 로봇 시장에서 많이 활용되고 있습니다. 기본적으로 현재 나오는 로봇들에게 머신비전시스템을 사용하고 있으며 작업을 할때 학습을 통해 일처리를 더욱 안전하게 하는건 당연하고, 잘하고 정확도 있게 하고 있습니다. 사람이 하면 위험한 환경이나 복잡한 환경에서 더욱 빛을 발하고 있습니다. 어느정도 자동화가 되기때문에 제어는 불필요해서 활용도가 높은거같습니다. 현재 세계적으로 거리두기 때문에 그런지 머신비전 시스템 시장은 더욱 더 활성화 되고 있습니다. 기본적으로 자동화를 컨셉으로 두고 있습니다. 왜냐하면 사람이 투입되지 않기 때문입니다. 그래서그런지 그 어느때보다도 기술이 가속화되며 물만난고기처럼 강력한 모습을 보여주고 있습니다. 작년에 약 110억달러 시장이었는데 매년 7프로 가까이 성장할 꺼라는 전망을 보여주고 있습니다. 이건 예상치라 더욱더 빠르게 성장할 수 있습니다. 하지만 이 기술에도 앞으로의 과제가 있습니다. 즉 한계가 존재합니다.

 

 

 

현재 어디에서든 전문가가 매우 부족합니다. 아무리 기계가 자동으로 돌아간다지만 전문가 없이 주변 환경을 조사하고 개선 할 수 있는 시스템을 만들어나갈 수 없습니다. 특히 장기적인 방향으로 살펴보면서 개선해 나가야하는데 고장이나버리면 어떻게 되는걸까요? 또는 기술적으로 문제가 있다면 어떻게 할건가요? 맞습니다. 유지보수를 할때에도 전문가가 필요합니다. 이러한 한계점을 정확하게 알고 앞으로의 과제를 해결해나간다면 비용과 시간을 큰폭으로 줄이며 내가 생각했던 생산성을 높이는데 큰 거름이 될거라고 생각합니다. 기본적으로 이러한 기술을 사용하는이유는 기업의 생산성을 높이는데 있으니까요. 여기에 필요한 자원이나 과정들을 간소하게 할 수 있다면 앞으로의 과제를 해결할 수 있는 결과를 도출해 낼 수 있지 않을까요? 저는 그렇게 생각합니다. 오늘은 간단하게 머신 비전(Machine Vision) 활용 기초 및 적용사례와 한계에 대해서 알아보았습니다. 여기까지 왔는데 아직도 개념이 어렵다면 머신 비전(Machine Vision)은 큰 공장 기계를 연상하면 되고 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 작은 컴퓨터를 생각하시면 될거같습니다. 따지고 보면 경계가 허물어지고 있는거같은데 느낌만 알고 가셨으면 좋겠습니다.