AI 확산에 ‘엣지 컴퓨팅’ 시장 급성장 “2031년 3173억 9000만 달러 전망”

AI 기반 데이터 처리와 산업 자동화, IoT, 5G 확산으로 데이터가 생성되는 현장에서 직접 연산을 수행하는 엣지 컴퓨팅의 중요성이 커지고 있다. 특히 영상 분석과 컴퓨터비전이 엣지 컴퓨팅의 주요 애플리케이션으로 부상하면서 제조현장의 머신비전과 AI 검사 시스템에서도 현장 데이터 처리에 대한 요구가 확대되고 있다. MarketsandMarkets에 따르면 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장은 2026년 1113 억 4000만 달러에서 2031년 3173억 9000만 달러로 성장할 전망이다.2026~2031년 연평균성장률(CAGR)은 23.3%에 달한다. 엣지 컴퓨팅 시장의 성장 배경에는 산업용 IoT 확대와 AI 기반 데이터 처리, 5G 네트워크 확산, 실시간 분석 수요 증가 등이 있다. 특히 제조 현장에서는 생산설비와 센서, 카메라에서 발생하는 데이터를 즉시 처리해야 하는 애플리케이션이 늘어나면서 엣지 인프라의 역할이 확대되고 있다. ▲ 머신비전과 산업 자동화 확산에 따라 생산현장에서 데이터를 즉시 분석·판단하는 엣지 컴퓨팅 수요가 빠르게 확대되고 있다. 영상 분석·컴퓨터비전, 엣지 컴퓨팅 최대 애플리케이션으로 비전산업에서 주목할 부분은 영상 분석과 컴퓨터비전이다.MarketsandMarkets는 영상 분석 및 컴퓨터비전이 엣지 컴퓨팅 애플리케이션 가운데 가장 큰 시장 비중을 차지할 것으로 전망하고 있다. 영상 분석과 컴퓨터비전은 실시간 운영 판단과 자동화를 지원하는 대표적인 엣지 애플리케이션으로 꼽힌다. 제조 업을 비롯해 유통, 교통, 스마트시티, 의료, 공공안전 분야 에서도 고용량 영상 데이터를 데이터가 생성되는 위치와가까운 곳에서 처리하려는 움직임이 확대되고 있다. 머신비전에서도 이러한 구조가 중요해지고 있다. 생산라인의 고속 검사에서는 카메라가 생성하는 이미지 데이터를 짧은 시간 안에 분석해 불량 여부를 판단해야 한다. 엣지 컴퓨팅을 활용하면 이미지 전체를 외부 데이터센터나 클라우드로 전송하지 않고 생산현장에서 AI 추론과 분석을 수행할 수 있어 데이터 전송 지연과 네트워크 부하를 줄일 수 있다. AI 기능을 탑재한 카메라와 머신비전 시스템의 확대 역시 엣지 컴퓨팅 수요를 높이는 요인이다. AI 추론을 현장에서 수행하면 검사 결과를 빠르게 생산설비의 제어 시스템으로 전달할 수 있어 품질검사와 공정자동화의 실시간 대응력을 높일 수 있다. <도표> 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장 규모 및 전망 ▲ 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장은 2026년 1113억 4000만 달러에서 2031년 3173억 9000만 달러로 성장할 전망이다. 연평균성장률은 23.3%다. (자료:MarketsandMarkets) 제조업, 가장 큰 산업별 시장 비중 전망 제조업은 엣지 컴퓨팅의 핵심 수요처다. 스마트팩토리 확산과 산업 자동화, 예지보전, AI 기반 생산 시스템 도입이 늘면서 제조현 장에서 생성되는 데이터를 실시간으로 분석해야 할 필요성이 높아지고 있기 때문이다. 생산라인에서는 머신비전 카메라뿐 아니라 센서와 PLC, 로봇, 각종 생산설비가 지속적으로 데이터를 생성한다. 이 데이터를 현장 에서 처리하면 이상 상태를 빠르게 감지하고 설비 제어나 품질관리 시스템과 연계할 수 있다. MarketsandMarkets는 제조업이 엣지 컴퓨팅 시장에서 가장 큰산업별 비중을 차지할 것으로 전망했다. 특히 스마트팩토리와 예지보전, AI 기반 생산시스템 확대가 제조 분야의 엣지 컴퓨팅 도입을 촉진할 것으로 분석했다. 엣지 하드웨어 수요도 확대 엣지 컴퓨팅 시장 확대와 함께 관련 하드웨어 수요도 증가할 전망이다. 엣지 인프라에는 엣지 서버와 어플라이언스, 게이트웨이, AI 가속기 및 프로세서, 스토리지, 네트워크 장비 등이 포함된다.기업들은 분산된 현장에서 실시간 데이터 처리를 지원할 수 있는 견고하고 소형화된 고성능 엣지 시스템의 도입을 확대하고 있다. 특히 AI 기반 분석과 산업 자동화, 미션 크리티컬 애플리케이션을 지원하기 위해 고성능 엣지 하드웨어에 대한 투자가 늘고 있다.AI 기반 머신비전에서도 대용량 이미지 데이터를 실시간으로 처리해야 하기 때문에 GPU와 AI 가속기를 탑재한 산업용 컴퓨팅 플랫폼의 역할이 더욱 커질 것으로 보인다. 클라우드 중심에서 ‘현장 AI’로 엣지 컴퓨팅의 확대는 머신비전 시스템의 데이터 처리 구조에도 변화를 가져오고 있다. 기존에는 카메라와 센서에서 수집한 데이 터를 중앙 서버나 클라우드에서 분석하는 방식이 일반적이었다 면, 최근에는 데이터가 생성되는 생산라인 가까이에서 AI 추론과 분석을 수행하는 구조가 확대되고 있다. 이는 클라우드를 대체하기보다는 역할을 분담하는 방향에 가깝 다. 즉각적인 판단이 필요한 검사와 설비 제어는 엣지에서 수행하 고, 장기간 데이터 저장이나 생산현장 전체의 분석, AI 모델 관리 등은 중앙 서버나 클라우드에서 처리하는 방식이다. AI 기반 검사와 고속·고해상도 영상처리가 확대될수록 이러한 구조의 필요성은 더욱 커질 것으로 보인다. 이에 따라 머신비전 카메라와 AI 프로세서, 산업용 PC, 엣지 서버를 연계해 현장에서 영상 데이터를 처리하는 시스템 구성도 더욱 확대될 전망이다. MarketsandMarkets는 AI 기반 처리와 5G, 산업용 IoT, 실시간 분석 수요가 엣지 컴퓨팅 시장의 성장을 지속적으로 견인할 것으로 전망하고 있다. 글로벌 시장이 2031년까지 연평균 23.3% 성장할 것으로 예상되는 가운데, 머신비전 역시 현장에서 데이터를 분석하고 판단하는 지능형 시스템으로 진화하는 흐름이 더욱 뚜렷 해질 것으로 보인다. 자료제공: MarketsandMarkets (www.marketsandmarkets.com)

2026-10-01

   ‘2026 국제모션컨트롤산업전’ 10월 14~16일 코엑스서 개최

모션컨트롤과 제조자동화 분야의 최신 기술을 한자리에서 살펴볼 수 있는 ‘2026 국제모션컨트롤산업전(Motion Control Show 2026)’이 오는 10월 14일부터 16일까지 3일간 서울 코엑스에서 개최된다.상은미디어가 주최하는 국제모션컨트롤산업전은 지난해까지 일산 킨텍스에서 열렸으며, 올해 다시 서울 코엑스로 무대를 옮겨 눈길을 끌고 있다. 모션컨트롤을 중심으로 제조설비와 자동화 시스템에 적용되는 다양한 제품과 솔루션을 선보이며 관련 업계의 기술 동향과 시장 흐름을 살펴볼 수 있는 전문 전시회로 마련된다. 고속·고정밀 제조 위한 핵심 기술 집결 제조현장의 자동화 수준이 높아지면서 모션컨트롤 기술의 역할도 확대되고 있다. 단순한 구동을 넘어 생산장비의 속도와 위치, 반복정밀도, 응답성, 다축 동기화 등 장비 전체의 성능을 좌우하는 핵심 기술로 자리잡고 있다. 특히 반도체와 디스플레이, 이차전지, 전자부품 등 고정밀 제조산업에서는 더욱 정교한 위치제어와 안정적인 구동 성능이 요구되고 있다. 이에 따라 모터와 드라이브, 모션컨트롤러뿐 아니라 리니어 모션, 액추에이터, 엔코더, 산업용 네트워크, 로봇, 센서 및측정·검사 기술 간 연계의 중요성도 커지고 있다.올해 국제모션컨트롤산업전에서는 이러한 제조환경 변화에 대응 하는 다양한 모션컨트롤 및 자동화 관련 제품과 기술이 소개될 예정이다. 다양한 기업 참가, 제조자동화 핵심 기술 한자리에 올해 전시회에는 모션컨트롤과 정밀구동, 산업자동화 부품, 산업 통신, 로봇, 측정·검사 및 제조공정 관련 분야의 다양한 기업이 참가한다. 모터와 드라이브, 모션컨트롤러를 비롯해 정밀 감속기, 스테이지·액추에이터, 엔코더 등 모션 시스템을 구성하는 핵심 제품부터 산업용 네트워크와 I/O, 로봇·물류이송 시스템, 케이블및 기구 부품까지 폭넓은 제품군이 소개될 예정이다. 특히 이번 전시에서는 개별 모션 부품뿐 아니라 장비의 구동과 제어, 통신, 이송, 검사·계측을 연결하는 자동화 솔루션을 함께 살펴볼 수 있다. 반도체·디스플레이·이차전지 등 고정밀 제조공정에서 요구되는 정밀 위치제어와 다축 동기화, 고속 이송 기술은 물론 X-ray 및 각종 검사·계측 장비, 레이저 공정기술, 자동물류 시스템 등 제조공정 전반과 연계되는 기술도 전시된다. 모션컨트롤 기술이 단순한 구동 요소를 넘어 제조장비 전체의 성능과 생산성을 좌우하는 핵심 기술로 확대되고 있는 최근 흐름을 확인할 수있는 자리다. 참가기업들은 각 사가 보유한 핵심 부품과 단품뿐 아니라 실제 장비 적용을 고려한 시스템과 응용 솔루션도 선보일 예정이다. 이에 따라 관람객들은 동일한 기능을 수행하는 다양한 제품의 성능과특성을 비교하는 것은 물론, 생산설비의 정밀도와 속도 향상, 설비 간 통신, 자동물류, 검사 자동화 등 각 공정의 과제를 해결하기 위한 기술을 한자리에서 검토할 수 있다. 특히 신규 장비 개발이나 기존 생산라인의 자동화·고도화를 추진하는 수요기업 에는 필요한 모션 및 자동화 기술을 폭넓게 탐색할 수 있는 기회가 될 것으로 기대된다. SEDEX 동시 개최, 반도체산업과 연계 강화 이번 전시회는 같은 기간 코엑스에서 열리는 ‘SEDEX 2026(반 도체대전)’과의 연계도 주목된다. SEDEX 2026은 반도체 소자와 제조장비, 부품, 재료, 설비, 센서 등 반도체산업 생태계 전반을 다룬다. 반도체 제조공정의 미세화와 고도화가 진행될수록 정밀 위치제어와 고속 이송, 반복정밀도, 장비 간 동기화 등의 중요성도 커지고 있다.같은 기간 두 전시회가 코엑스에서 개최됨에 따라 모션컨트롤및 자동화 기업과 반도체·장비 분야 수요기업 간 기술 교류와 비즈니스 접점도 확대될 것으로 보인다. 상은미디어 신현익 사장은 “올해 국제모션컨트롤산업전은 다시 코엑스에서 개최되는 만큼 모션컨트롤 업계와 다양한 수요 산업 간 접점을 넓히는 데 초점을 맞췄다”며 “참가기업에는 새로운 비즈니스 기회를 제공하고, 관람객에게는 제조현장에 필요한 최신 모션컨트롤 및 자동화 기술을 한자리에서 확인할 수있는 전시회가 되도록 준비하겠다”고 말했다.

2026-10-01

   이벤트 기반 비전(EVS), 고속 계수부터 설비 모니터링·AMR까지 적용 확대

산업용 머신비전은 더 높은 속도와 더 짧은 지연시간을 요구하고 있다. 생산라인의 처리속도가 빨라지고 로봇과 자율이동시스템의 움직임이 복잡해지면서, 일정한 간격으로 전체 이미지를 촬영하는 기존 프레임 기반 방식만으로는 순간적인 움직임을 효율적으로 포착하기 어려운 영역도 나타나고 있다. 이러한 한계를 보완하는 기술로 이벤트 기반 비전 센서(Event-based Vision Sensor, EVS)가 주목받고 있다. 기존 이미지센서가 정해진 프레임 속도에 따라 화면 전체를 반복적으로 읽는 것과 달리, EVS는각 픽셀에서 발생한 휘도 변화(luminance change)를 개별적으로 감 지한다. 설정된 임계값을 넘어서는 변화가 발생했을 때 해당 픽셀의 좌표와 시간, 변화 방향 등의 정보만 이벤트 형태로 출력한다. 각 픽셀은 서로 독립적으로 비동기 동작한다. 이 때문에 움직임이 없는 배경을 계속 전송할 필요가 없고, 변화가 발생한 부분의 정보를 높은 시간 해상도로 확보할 수 있다. Sony Semiconductor Solutions는 이러한 방식이 고속 물체 검출, 설비 모니터링, 동작 분석 및 이미지 인식 등 산업 분야에 활용될 수 있다고 설명한다. 필요한 데이터만 처리하기 때문에 마이크로초 수준의 빠른 응답과 낮은 전력 소비도 EVS의 특징으로 제시된다. ▲ 프레임 기반 영상과 이벤트 기반 비전의 데이터 획득 방식 차이를 개념적으로 표현한 이미지. 프레임 방식은 일정한 시간 간격으로 전체 영상을 획득하는 반면, 이벤트 기반 비전은 변화가 발생한 픽셀의 위치와 시간정보를 비동기적으로 감지한다. (이미지: AI 생성) 프레임이 아니라 ‘변화’를 읽는다 일반적인 프레임 기반 카메라는 설정된 프레임 레이트에 따라 센서 전체의 이미지를 반복적으로 획득한다. 물체가 움직이지 않는 순간에도 배경을 포함한 전체 영상이 계속 생성된다. 반면 EVS는 움직임에 따라 발생하는 휘도 변화에 반응한 다. Sony의 EVS에서는 각 픽셀이 기준 휘도와 현재 휘도의 차이를 감지하고, 그 변화량이 설정된 임계값을 넘었을때 이를 이벤트로 판단한다. 이벤트 정보에는 픽셀 좌표와 타임스탬프, 휘도가 밝아졌는지 어두워졌는지를 나타내는 극성 정보가 포함된다. 이 구조의 가장 큰 차이는 ‘언제 한 장의 이미지를 찍을 것인가’보다 ‘어디에서 언제 변화가 일어났는가’를 기록한다는 점이다.고속으로 움직이는 물체에서는 이 특성이 특히 중요하다. 프레임 방식은 물체의 이동 속도가 빨라질수록 높은 프레임 레이트와 짧은 노출시간이 요구되는 반면, 이벤트 기반 센서는 움직임에 따른 변화를 픽셀 단위로 연속 검출할 수있다. Sony는 이를 통해 고속 물체의 궤적과 움직임을 높은 시간 해상도로 확보할 수 있다고 설명한다. ▲ 이벤트 기반 센서와 프레임 기반 센서의 데이터 획득 방식 비교. 이벤트 기반 센서는 움직임에 따른 휘도 변화를 시간정보와 함께 연속적으로 감지한다. (자료:Sony Semiconductor Solutions) 초당 1000개, 고속 카운팅에서 가능성 확인 이벤트 기반 비전의 고속 처리 특성을 보여주는 대표적인 산업 적용 사례 중 하나가 IMAGO Technologies와 Prophesee의 젤 캡슐 카운팅 애플리케이션이다.이 애플리케이션에서는 진동 피더에서 떨어지는 투명한 노란색 젤 캡슐을 고속으로 계수해야 했다. 기존 투과조명 기반 라인스캔 시스템에서는 캡슐의 투명성과 낮은 대비때문에 하나의 제품을 안정적으로 구분하는 데 한계가 있었다. IMAGO Technologies는 기존 라인스캔 카메라 대신 Prophesee의 이벤트 기반 기술을 적용한 Vision Cam EB를 활용했다. 센서가 물체의 전체 이미지를 연속적으로 생성하는 대신 움직임으로 발생하는 픽셀 변화를 추적하면서 고속 이동 물체를 분리하고 계수하는 방식이다. 그 결과 공식 사례에서는 초당 1000개의 움직이는 물체를 계수할 수있다고 제시한다. 데이터 처리 역시 스마트카메라 내부에서 수행한다.Prophesee는 이러한 구조를 통해 초고속 계수를 위해 별도의 고성능 컴퓨팅 시스템에 의존하는 구성을 단순화할 수 있다고 설명한다. 이 사례는 이벤트 기반 비전의 장점이 단순히 카메라의 ‘속도’에만 있는 것이 아니라는 점을 보여준다. 변화가 발생한 정보만 처리하고, 데이터 처리를 스마트카메라 내부에서 수행함으로써 초고속 계수를 위한 별도의 고성능 컴퓨팅 시스템 의존도를 낮출 수 있다. 미세 진동까지 비접촉으로 포착 이벤트 기반 비전의 또 다른 산업 응용 분야는 설비 상태 모니터링과 고장 진단이다.기존 머신비전은 제품의 외관이나 위치를 검사하는 용도로 주로 활용돼 왔지만, 이벤트 카메라의 높은 시간 해상도를 이용하면 기계에서 발생하는 미세한 움직임과 진동을 비접촉 방식으로 측정할 수 있다. 2023년 Measurement에 발표된 연구에서는 이벤트 기반 동적 비전 센서를 이용해 기계 시스템의 미세 진동을 측정하는 방법을 제안했다. 연구진은 이벤트 데이터에서 미세 진동을 추출하고, 이를 기계 상태 모니 터링에 활용할 수 있는 가능성을 검증했다. 이후 연구에서는 이러한 이벤트 기반 진동 정보를 활용해 회전기계의 상태 분석과 고장 진단 으로 적용 범위를 확장하는 방법도 제시되고 있다. 이벤트 카메라는 화면 전체를 일정한 프레임 속도로 촬영하는 대신각 픽셀에서 발생하는 밝기 변화를 비동기적으로 기록한다. 따라서 회전기계와 같이 빠르고 미세한 움직임이 반복되는 환경에서 진동 변화를 높은 시간 해상도로 추적하는 데 활용할 수 있다. 이 방식의 장점은 가속도 센서를 설비에 직접 부착하는 방식과 달리 비접촉으로 진동을 측정할 수 있다는 점이다. 또한 카메라 시야 안의 여러 위치에서 발생하는 움직임을 동시에 관찰할 수 있어, 설비의 미세 진동과 상태 변화를 영상 기반으로 분석하는 새로운 방법으로 활용될 가능성이 있다. 로봇과 AMR의 빠른 장애물 검출 이벤트 기반 비전의 높은 시간 해상도는 로봇 분야에서도 활용 가능성을 넓히고 있다.물류창고와 공장에서는 가이드 없이 자율주행하는 AMR의 사용이 확대되고 있다. AMR은 주변 장애물을 빠르게 감지하고 이동 경로를 판단해야 하기 때문에 센서의 응답속도가 중요하다. Sony Semiconductor Solutions는 물류용 센서 애플리케이션에서 EVS가 물체 외형의 특징을 휘도 변화에서 검출해 장애물을 고속으로 감지할 수 있다고 설명한다. 이를 기반으로 창고 내 자동 이송과 배송 로봇의 외부 환경 인식 등에 활용될 가능성을 제시하고 있다. 다만 EVS가 AMR의 모든 비전 센서를 대체하는 구조는 아니다.Sony의 물류 애플리케이션에서도 ToF 센서는 거리와 3차원 정보, 글로벌셔터 이미지센서는 객체 추적과 SLAM 등에 각각 사용 된다. 이벤트 기반 비전은 이들 센서와 함께 빠르게 발생하는 움직임을 검출하는 역할로 활용되는 구조다. 이는 이벤트 기반 비전의 향후 적용방향을 보여주는 중요한 부분 이다. 하나의 센서가 모든 시각정보를 처리하기보다는 필요한 정보의 성격에 따라 서로 다른 센서를 조합하는 방식이다. 기존 영상과 이벤트 데이터를 하나의 시스템으로 이벤트 기반 비전이 기존 프레임 기반 카메라를 완전히 대체하기 보다는 두 센싱 방식을 결합하는 방향도 본격화되고 있다. IDS Imaging Development Systems와 Prophesee는 2026년 3 월 차세대 산업용 비전 시스템 공동개발을 위한 협력을 확대했다. 양사는 기존 이미징 기술과 이벤트 기반 센싱을 결합해 더 빠르고 정확하면서 전력효율이 높은 머신비전 시스템을 개발하는 방안을 모색하고 있다. 양사의 협력은 이미 상용화된 IDS uEye EVS 카메라를 기반으로 다음 단계의 센싱 아키텍처로 확대되는 것이다. IDS는 산업용 카메라 통합과 멀티센서 설계를 담당하고, Prophesee는 이벤트 기반 센서와 개발도구, 소프트웨어 스택을 제공한다. 특히 양사는 기존 이미지와 이벤트 기반 데이터를 결합하는 새로운 센싱 구조를 검토하고 있다. 프레임 방식이 제품의 형태·색상· 텍스처 등 전체 영상정보를 제공하고, 이벤트 방식이 빠른 움직임과 순간적인 변화를 포착하는 식으로 서로 다른 강점을 보완할 수있기 때문이다.이는 이벤트 기반 비전이 별도의 특수센서 영역을 넘어 기존 산업용 머신비전 시스템과 결합하는 단계로 이동하고 있음을 보여준다. ‘더 많은 영상’보다 ‘필요한 변화’에 집중 머신비전의 성능 향상은 오랫동안 더 높은 해상도와 더 빠른 프레임 레이트를 중심으로 진행돼 왔다. 이벤트 기반 비전은 이와 다른 접근을 제시한다. 센서 전체에서 이미지를 반복적으로 읽는 대신 실제로 변화가 발생한 픽셀과 그 시점에 집중하는 방식이다. 이러한 구조는 초고속 물체 계수, 미세 진동 모니터링, 로봇의 움직임 감지와 같이 시간 정보가 중요한 애플리케이션에서 새로운 선택지를 제공한다. 특히 최근에는 기술의 방향도 단독 EVS에서 기존 영상센서와의 결합으로 확대되고 있다. IDS와 Prophesee가 2026년 차세대 산업용 카메라에서 기존 이미징과 이벤트 기반 센싱을 함께 활용하는 방향을 제시한 것도 이러한 변화를 보여준다. 결국 이벤트 기반 비전의 의미는 단순히 더 빠른 카메라를 만드는 데 있지 않다. ‘전체 장면을 계속 촬영한다’는 기존 머신비전의 데이터 획득 방식에서 벗어나, 실제 변화가 발생한 순간과 위치를 중심으로 데이터를 확보한다는 것이다. 초고속 생산라인에서의 계수와 추적, 설비의 미세 진동 감시, 로봇과 AMR의 장애물 검출 등 시간 해상도가 중요한 애플리케이션이 늘어 날수록 이러한 센싱 방식의 활용 영역도 확대될 것으로 보인다. 자료제공: Sony Semiconductor Solutions, Prophesee, IDS Imaging Development Systems, Measurement

2026-10-01

   LUCID, Triton Smart용 오픈소스 AI 개발 툴킷 지원

▲ 오픈소스 AI 개발 툴킷을 지원하는 LUCID Triton Smart 카메라 LUCID Vision Labs가 ‘Triton Smart’ 카메라용 오픈소스 AI 개발 툴킷을 제공한다. 새 툴킷은 Sony의 IMX501 지능형 비전 센서를 활용해 센서에서 직접 AI 추론을 수행하는 모델을 개발·배포할 수 있도록 지원하며, 개발자가 워크플로우와 사용 도구를 보다 자유롭게 구성할 수 있도록 한 것이 특징이다. 초기 버전에는 이미지 분류용 오픈소스 기반 AI 학습 샘플이 포함된다. LUCID는 향후 객체 감지와 이상 감지용 학습 샘플도 추가할 계획이다. 학습 결과는 ‘Triton Smart Model Converter’를 통해 카메라와 호환되는 형식으로 변환할 수 있으며, 관련 도구는 사전 구성된 가상 머신(VM) 환경에서 제공된다. Triton Smart는 12.3MP Sony IMX501 지능형 비전 센서를 탑재한다. 센서에는 ISP와 DSP, 8MB 온칩 메모리가 통합돼 있어 외부 프로세서나 클라우드 연결 없이 이미지 분류와 객체 감지를 센서 자체에서 처리할 수 있다. AI 모델을 센서에서 직접 실행하면 시스템 지연시간과 네트워크 대역폭, 전력 소비, 호스트 컴퓨팅 자원 의존도를 줄일 수 있다. 개발자는 툴킷으로 준비한 AI 모델을 Model Converter로 변환한 뒤 LUCID의 ‘ArenaView MP’를 이용해 IMX501 센서에 업로드하고 카메라 설정을 구성할 수 있다. 듀얼 ISP 구조를 통해 AI 추론과 일반 영상 처리를 동시에 수행하며, 원본 이미지와 AI 추론 결과를 하나의 데이터 스트림으로 출력할 수 있다. 추론 시 최대 30fps, 4056×3040 전체 해상도에서는 최대 약 8fps를 지원한다. Triton Smart는 29×29mm 크기의 산업용 카메라로 M12 Ethernet과 M8 GPIO 커넥터, 옵션 IP67 렌즈 튜브를 제공하 며, 동작 온도 범위는 -20~55℃다. 공장 자동화와 스마트 물류, 리테일 분석, 출입 통제 등 임베디드 엣지 AI 애플리케이션을 주요 적용 분야로 한다. 이번 오픈소스 툴킷 지원을 통해 LUCID는 특정 상용 AI 개발 환경에 대한 의존도를 줄이고, 사용자가 직접 AI 모델의 학습과 최적화, 변환, 배포 과정을 구성할 수 있는 개발 환경을 제공한다는 방침이다

2026-10-01

   AAEON, Jetson Orin Nano 2 기반 엣지 AI 시스템 개발 추진

AAEON이 NVIDIA의 신형 로보틱스 컴퓨터 ‘Jetson Orin Nano 2’를 자사 엣지 AI 시스템에 적용할 계획이라고 밝혔다. Jetson Orin Nano 2는 엔트 리급 엣지 AI와 로보틱스 애플리케이션을 겨냥한 플랫폼으로, 비전 AI 시스 템과 로봇, 배송·검사용 드론 등 피지컬 AI 분야를 주요 대상으로 한다. Jetson Orin Nano 2는 이전 세대인 Jetson Orin Nano Super보다 추론 성능이 2배 향상됐으며, 향상된 Tensor Core와 메모리 대역폭을 기반으로 최신 생성형 AI와 비전 언어 모델을 엣지에서 구동할 수 있도록 설계됐다. 15W 모드에서는 동일 성능 기준으로 이전 세대보다 전력 소비를 40% 줄였다. AAEON은 기존에도 Jetson Orin Nano를 탑재한 BOXER-8621AI, BOXER-8622AI, BOXER-8623AI 등 팬리스 엣지 AI 시스템을 공급해왔다. 이들 제품은 소형 팬리스 설계와 산업용 I/O, 네트워크 인터페이스를 갖춰 공장 자동화와 머신비전, 로보틱스 등 다양한 엣지 AI 환경에 적용할 수 있도록 구성돼 있다. AAEON은 Jetson Orin Nano 2를 BOXER 계열 차세대 엣지 AI 시스템에 통합해 기존 제품군의 성능과 전력 효율을 높일 계획이다. 다만 현재 단계에 서는 구체적인 BOXER 모델명이나 상세 사양이 공개된 것은 아니며, 향후 Jetson Orin Nano 2의 시장 출시 일정에 맞춰 관련 제품 정보를 공개할 예정이다. NVIDIA는 Jetson Orin Nano 2를 비전 AI 시스템을 비롯한 실제 엣지 환경의 AI 추론용 플랫폼으로 제시하고 있다. 이에 따라 AAEON의 후속 BOXER 시스템도 머신비전과 로보틱스, 스마트 제조 등에서 생성형 AI와 비전 AI를 현장에서 처리하는 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 활용될 전망이다.

2026-10-01

   Orbbec - SmartSens, Physical AI용 3D 비전 협력 확대

▲ 전략적 파트너십 협약을 체결한 Orbbec과 SmartSens 관계자들 Orbbec과 CMOS 이미지센서(CIS) 전문기업 SmartSens가 Physical AI용 비전 기술 개발을 위한 전략적 협력을 강화한다. 양사는 지난 8월 열린 World Robot Conference 2026에서 협약을 체결하고, Orbbec의 자체 개발 깊이 엔진 칩 및 3D 비전 기술과 SmartSens의 머신비전용 CIS 기술을 결합하기로 했다. 주요 적용 분야는 로봇의 시각 인식과 장애물 감지·회피, Physical AI 학습을 위한 데이터 수집이다. 양사는 기존 로봇 비전 분야에서도 협력해왔다. SmartSens의 2세대 ‘SmartGS-2 Plus’ 플랫폼을 기반으로 여러 글로벌 셔터 CIS 제품을 공동 개발했으며, 높은 감도와 다이내믹 레인지, 프레임 속도를 통해 로봇과 로봇 잔디깎이 등 동적 환경에서 안정적인 영상 획득을 지원해왔다. 이번 협력을 통해 양사는 3D 비전뿐 아니라 Physical AI용 데이터 수집 하드웨어까지 협력 범위를 확대한다. Orbbec은 3D 비전 칩과 하드웨어, 알고리즘, 시스템 솔루션, 양산 역량을 제공하고, SmartSens는 CIS 기술과 대량생산 역량을 결합해 고성능 3D 비전 시스템과 멀티모달 데이터 수집 하드웨어를 공동 개발할 계획이다. 특히 SmartSens의 SmartGS 글로벌 셔터 CIS는 Orbbec의 ‘Robot-Free Data Collection Hardware Platform’에 적용된다. 해당 플랫폼은 1인칭 시점 데이터를 수집하는 EGO, 손 조작 데이터를 기록하는 UMI, 손목 근접 상호작 용을 촬영하는 WristCam 등으로 구성되며, 로봇을 직접 사용하지 않고도 Physical AI 학습용 실세계 데이터를 확보할 수 있도록 설계됐다. 양사는 센서와 3D 비전 시스템, 데이터 수집 하드웨어를 연결해 Physical AI 개발에 필요한 고품질 실세계 데이터 확보 기반을 강화하 고, 관련 솔루션의 시장 적용을 확대한다는 방침이다.

2026-10-01

   e-con Systems, 자동차 비전 분야 IATF 16949 인증 획득

▲ e-con Systems가 획득한 IATF 16949:2016 인증서 e-con Systems가 자동차 산업용 품질경영시스템 표준인 ‘IATF 16949:2016’ 인증을 획득했다. 이번 인증 범위에는 e-con Systems의 임베디드 비전 시스템 설계와 제조가 포함되며, Bureau Veritas Certification이 품질경영시스템을 심사해 인증을 부여했다. IATF 16949는 자동차 산업의 품질관리 요구사항을 반영한 국제 표준으로, 제품과 공정의 특성 관리, 제품 안전, 검증, 측정 시스템 평가, 통계적 공정 관리, 고객별 요구사항 대응 등을 다룬다. 또한 제품 설계에서 제조 단계로 넘어가는 과정에서 생산성을 고려하고, APQP와 PPAP 등 구조화된 절차를 적용하도록 요구한다. 이번 인증은 e-con Systems의 자동차용 임베디드 비전 포트폴리오 가운데 전방 카메라, 후방 카메라, 서라운드뷰 카메라, 운전자 모니터링 카메라 등 4개 주요 영역을 포함한다. 각 카메라는 차량 내에서 서로 다른 역할을 수행하지만, 자동 차용 제품에 요구되는 일관된 설계와 제조 품질 체계가 공통적으로 적용된다. e-con Systems는 이번 인증을 통해 자동차 OEM 및 Tier-1 고객에게 제품 개발부터 제조, 품질 추적, 변경 관리까지 이어지는 품질관리 체계를 제공할 수 있게 됐다. 회사는 자동차용 비전 시스템의 장기 생산과 신뢰성 확보를 위해 리스크 관리와 추적성, 시정조치 등 품질 프로 세스를 강화하고 있다고 설명했다.

2026-10-01

품질검사, 2D 이미징에서 3D 비전으로

제조 생산라인이 복잡해지면서 품질검사 시스템에도 보다 정확하고 신뢰성 높은 측정 능력이 요구되고 있다. 2D 이미징이 평면상의 대비와 에지를 측정하는 데 집중하는 반면, 3D 비전은 실제 물체의 형상과 크기, 위치, 표면 구조를 깊이정보와 함께 측정한다. 이를 통해 높이나 부피, 표면 이상과 같은 기하학적 특성을 직접 확인할 수 있다. 3D 비전 시스템은 깊이정보를 획득해 물체의 형상과 크기, 위치를 재구성한다. 기존 2D 검사에서는 그림자 등의 간접적인 정보를 통해 두께나 높이를 추정하지만, 3D 비전은 실제 깊이를 측정해 부피와 미세한 표면 이상을 포함한 형상을 분석할수 있다. 또한 내부 공동이나 나사산을 확인하고, 뒤틀림이나 수축 정도를 정량화하는 데도 활용할 수 있다. 이러한 특성으로 3D 검사는 단순한 합격·불합격 판정에서 벗어나 실제 치수 적합성을 기반으로 한 기하학적 분석에 활용되고 있다. 측정 결과를 이용해 제품의 합격여부뿐 아니라 재작업 여부를 판단하고, 공정에서 발생한 편차를 상위 공정 변수와 연계해 분석하는 방식도 가능하다. 용도에 따라 달라지는 3D 비전 기술 제조 품질검사에 사용되는 대표적인 3D 비전 방식에는 ToF(Time-of-Flight), 구조광(Structured Light), 액티브 스테레오 비전 (Active Stereo Vision) 및 패시브 스테레오 비전 (Passive Stereo Vision)이 있다. 각 방식은 정확도와 처리 속도, 시야각, 사용 환경에 따라 적용 영역이 달라진다. ToF, 고속 인라인 검사와 넓은 영역 측정 ToF 카메라는 변조광이나 펄스광을 방출한 뒤물체 표면에서 반사돼 돌아오는 시간을 측정해각 픽셀의 깊이를 계산한다. 이를 통해 높은 프레임 속도와 낮은 지연시간으로 밀도 높은 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. ToF는 생산량이 많은 고속 라인이나 넓은 시야가 필요한 환경, 움직이는 대상을 측정하는 애플리케이션에 적합하다. 주요 적용 분야는 인라인 높이 맵핑, 식품 분량이나 충진 수준과 같은 부피 측정, 팔레트 및포장 검사 등이다. 넓은 영역에서 여러 대의 카메 라를 동기화하는 시스템에도 활용할 수 있다. 구조광, 정밀 형상과 GD&T 검사 구조광 방식은 프로젝터를 이용해 줄무늬나 점형태의 패턴을 물체에 투사하고, 하나 이상의 카메라가 변형된 패턴을 관찰해 삼각측량 방식으로 3D 표면을 재구성한다. 이 방식은 정지하거나 일정 위치에 정렬된 부품을 대상으로 하는 정밀 측정에 활용된다. 작은 에지나 표면의 물결 형태, 미세 스크래치 등 세부적인 형상을 측정할 수 있으며, 초도품 검사와 CAD 기반의 GD&T(기하공차) 검증, 정밀 결함검사 등에 적용된다. 스테레오 비전, 로봇 가이던스와 조립검사 액티브 스테레오와 패시브 스테레오는 두 대 이상의 카메라가 서로 다른 각도에서 같은 장면을 촬영하고, 영상 사이에서 동일한 특징점을 찾아 삼각측량으로 깊이를 계산한다. 액티브 스테레오는 저대비 표면에서도 특징을 확보하기 위해 패턴을 추가로 투사하며, 패시브 스테레오는 물체의 자연적인 텍스처를 이용한다. 이 방식은 로봇 가이던스와 빈피킹, 조립 검증, 다양한 부품을 혼합 처리하는 환경에 적용할 수 있다. 액티브 스테레오는 텍스처가 부족한 부품이나 조명 변화가 있는 환경에 대응할 수 있고, 패시브 스테레오는 충분한 조명과 표면 텍스처가 확보된 환경에서 사용할 수 있다. GD&T부터 표면 결함까지 3D 검사 확대 3D 머신비전은 제조업과 자동차, 항공우주, 전자산업 등 다양한 제조 분야에서 품질검사에 활용되고 있다. 대표적인 적용 영역은 GD&T 검사와 표면 결함 분석, 조립 및 부품 검증이다. GD&T 검사에서는 평탄도와 평행도, 위치도, 프로파일, 런아웃 등복잡한 기하학적 항목을 자동으로 측정할 수 있다. 획득한 포인트 클라우드를 CAD 데이터와 비교해 편차를 계산하고 이를 바탕으로 합격 여부를 판단할 수 있다. 이러한 방식은 캘리퍼나 단일 지점 게이지를 이용한 수동 측정을 대체하거나, 일반적인 검사에서 좌표측정기(CMM)에 대한 의존도를 줄이는 데 활용될 수 있다. 표면 검사에서는 고해상도 깊이맵을 이용해 스크래치, 피트, 기공, 버, 뒤틀림, 싱크마크, 코팅 두께 편차 등을 검출할 수 있다. 소비재와 포장 분야에서는 충진 수준과 밀봉 상태, 캡 정렬, 라벨 평탄도 등을 측정하는 데도 활용된다. 조립 상태와 부품 위치도 깊이정보로 확인 3D 비전은 조립 공정에서 부품의 존재 여부뿐 아니라 방향과 삽입 깊이, 안착 상태를 확인하는 데 활용된다. 나사 체결 불량이나핀 누락, 커넥터 정렬 이상 등을 최종 포장 전에 검출할 수 있다.깊이정보를 활용하면 로봇도 주변 물체의 위치를 고려해 이동 경로를 조정할 수 있다. 이를 통해 조립검사와 로봇 동작을 하나의 3D 정보 기반으로 연계할 수 있다. 생산라인 통합, 데이터 처리와 환경 조건 고려해야 3D 비전을 실제 생산라인에 적용할 때는 카메라 성능뿐 아니라 데이터 처리와 소프트웨어 통합, 주변 환경, 교정 조건 등을 함께 고려해야 한다. 3D 카메라는 포인트클라우드와 메시, 높이맵 등 많은 양의 데이터를 생성한다. 따라서 생산라인 속도에 맞춰 필터링과 세그멘테 이션, 특징 추출, CAD와 포인트클라우드 비교 등의 작업을 처리할 수 있는 소프트웨어가 필요하다. SDK와 API는 비전 시스템을 PLC 및 로봇과 연결하는 데 사용된다. 주변광과 부품의 반사율, 움직임도 3D 데이터 품질에 영향을 준다. ToF는 적외선 환경의 영향을 고려해야 하며, 액티브 스테레오와 구조광은 투사 패턴의 대비와 노출 조건이 중요하다. 이에 대응하기 위해 차광과 광학 필터, 편광필터, 반사 억제용 지그 등을 활용할 수 있다. 부품이 일정한 위치와 방향으로 제시되는 것도 반복정밀도 확보에 영향을 미친다. 안정적인 지그와 진동 제어가 필요하며, 부품의 방향이 일정하면 알고리즘의 복잡성도 줄일 수 있다. 측정 정확도 좌우하는 교정 정밀 측정에서는 카메라와 시스템의 교정이 중요하다. 내부 교정 (Intrinsic Calibration)은 개별 카메라의 내부 모델을 보정하고, 외부 교정(Extrinsic Calibration)은 3D 비전 시스템과 로봇, 지그 또는 컨베이어 사이의 공간 관계를 설정한다. 스케일 검증을 통해 측정값을 추적 가능한 표준과 연결하는 과정도 필요하다. 게이지 블록이나 기준물을 이용한 주기적인 검증과 통계적 공정관리 데이터를 통해 정확도와 반복정밀도를 지속적으로 확인할 수 있다. 이처럼 3D 비전을 제조 품질검사에 적용하기 위해서는 깊이정보를 획득하는 것뿐 아니라 생산 환경에 맞는 시스템 통합과 교정, 측정 신뢰성 확보가 함께 이뤄져야 한다. 자료제공: Orbbec (www.orbbec.com)

2026-09-01

CMOS 이미지센서 시장, 2032년 512억 5000만 달러로 성장

글로벌 CMOS 이미지센서 시장은 2026년 328억 6000만 달러에서 연평균 7.64% 성장해 2032년 512억 5000만 달러 규모에 이를 전망이다. 자동차와 산업용 머신비전, 로봇, 의료 등으로 적용 영역이 확대되는 가운데 글로벌 셔터, AI, 엣지 비전 등이 새로운 기술 흐름으로 부상하고 있다. Research and Markets가 공개한 2026년 시장 보고서를 바탕으로 글로벌 시장의 주요 변화와 성장 방향을 살펴본다. ▲ CMOS 이미지센서는 자동차, 산업용 머신비전, 로봇, 의료 등 다양한 분야로 적용 범위를 확대하고 있다. CMOS, 영상 획득 넘어 지능형 센서로 CMOS 이미지센서는 이제 스마트폰이나 디지털카메라에만 사용되는 영상 소자가 아니다. 자동차 비전과 산업검사, 의료기기, 보안카메라, 드론, 로봇, 과학용 계측장비 등 다양한 분야에서 핵심 영상 센서로 활용되고 있다. Research and Markets가 2026년 7월 공개한 ‘CMOS Image Sensors Market - Global Forecast 2026-2032’에 따르면 CMOS 이미지센서 시장의 성장은 단순한 고해상도 수요만으로 설명되지 않는다. 저조도 성능 향상, 글로벌 셔터 채택, 적층형 센서 구조, ToF(Time-of-Flight), 근적외선(NIR) 과 단파적외선(SWIR) 이미징, 엣지 기반 임베디드 비전 등이 시장의 새로운 수요를 형성하고 있다. 특히 첨단 운전자보조시스템(ADAS), 머신비전, 생체인증, 자율주행처럼 실시간성과 신뢰성이 중요한 분야에서는 이미지 품질뿐 아니라 지연시간과 열 효율, 안정성까지 중요한 성능 기준으로 떠오르고 있다. 이에 따라 CMOS 이미지센서는 단순한 영상 획득 소자에서 지능형 자동화 시스템의 인지 요소로 역할이 확대되고 있다. <도표 1 > 글로벌 CMOS 이미지센서 시장 전망 ▲ CMOS 이미지센서 시장은 2026년 328억 6000만 달러에서 2032 년 512억 5000만 달러로 확대될 전망이다. 해상도 경쟁에서 애플리케이션 특화 센서로 CMOS 이미지센서 시장에서 가장 두드러지는 변화는 소비자 전자기기를 중심으로 이어졌던 해상도 경쟁에서 벗어나 애플리케이션에 최적화된 센싱 플랫폼으로 기술의 중심이 이동하고 있다는 점이다.적층형 센서 아키텍처는 신호처리 속도를 높이면서 높은 픽셀 밀도를 구현할 수 있도록 하고, 후면조사형 (BSI) 구조는 양자효율과 저조도 감도를 높이는 방향으로 발전하고 있다. 이와 함께 자동차와 머신비전, 의료, 보안 등 응용 분야별로 요구되는 감도와 프레임 속도, 셔터 방식, 소비 전력, 열 특성이 서로 달라지면서 센서 역시 목적별 최적화가 중요해지고 있다. 결국 시장은 하나의 범용 센서가 모든 분야를 대응하는 구조에서 벗어나 애플리케이션별 요구에 최적화된 센서를 중심으로 변화하고 있다. ▲ CMOS 이미지센서 기술은 고성능·고집적화와 함께 다양한 산업용 비전 애플리케이션으로 확대되고 있다. 산업용 머신비전에서 중요해지는 글로벌 셔터 비전시스템 분야에서 특히 주목할 부분은 글로벌 셔터 센서의 확대다. 글로벌 셔터는 빠르게 움직이는 물체를 촬영할 때 발생할 수 있는 모션 왜곡을 줄이는 데 유리하다. 이에 따라 로봇, 물류 자동화, 산업검사, 자동차 인지 분야에서 활용 중요성이 높아지고 있다. 산업용 머신비전에서는 생산라인을 빠르게 이동하는 부품이나 제품을 정확하게 촬영해야 한다. 로봇 비전에서도 움직이는 물체의 위치와 형상을 정확하게 파악해야 하기 때문에 영상 획득 속도와 왜곡 억제 성능이 중요하다. 보고서는 산업 분야를 별도 응용시장으로 구분하고, 세부적으로 산업용 머신비전(Industrial Machine Vision), 물류 및 바코드 스캐닝(Logistics & Barcode Scanning), 로봇 및 자동화 (Robotics & Automation)를 포함하고 있다.CMOS 이미지센서가 산업자동화와 머신비전 시장에서 단순한 카메라 부품이 아니라 검사 정확도와 시스템 응답성을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡고 있음을 보여주는 대목이다. 가시광 넘어 NIR·SWIR·멀티스펙트럴로 확장 CMOS 이미지센서가 다루는 파장 영역도 넓어지고 있다. 보고서는 멀티스펙트럴과 하이퍼스펙트럴, 근적외선, 단파적외선 센싱이 CMOS 기술의 역할을 가시광 촬영을 넘어 소재 분석, 농업, 국방, 의료, 환경 모니터링 분야로 확장시키고 있다고 설명한다. 이는 산업용 머신비전 분야에서도 의미가 크다. 일반적인 가시광 카메라가 형태와 색상 등 외관 정보를 획득하는 데 집중한다면, 비가시광영역까지 활용할 경우 육안이나 RGB 영상에서 구분하기 어려운 특성을 영상화할 수 있기 때문이다. 따라서 향후 이미지센서의 성능 경쟁은 단순한 해상도와 프레임 속도뿐 아니라 다양한 파장 영역에서 필요한 정보를 얼마나 안정적으로 획득할 수 있는지까지 확대될 것으로 보인다. 엣지 컴퓨팅, 이미지센서 설계도 바꾼다 엣지 컴퓨팅의 확산도 CMOS 이미지센서 설계에 직접적인 영향을 주고 있다.보고서는 영상처리 기능이 픽셀 어레이에 더 가까운 위치로 이동하면서 데이터 전송 대역폭과 소비전력, 처리 지연시간을 줄이는 방향으로 센서 설계의 우선순위가 바뀌고 있다고 설명한다. 기존에는 센서에서 획득한 전체 영상을 외부 프로세서나 PC로 전송해 처리하는 방식이 일반적이었다. 하지만 로봇과 자동차, 스마트 카메라처럼 즉각적인 판단이 필요한 시스템에서는 영상 데이터를 센서 가까운 곳에서 처리하는 방식이 유리하다. 특히 산업용 머신비전에서는 생산라인 속도에 맞춰 검사 결과를 빠르게 내야 하기 때문에 영상 획득과 처리 사이의 지연시간을 줄이는 것이 중요하다. 이러한 변화는 이미지센서가 단순한 ‘입력 장치’에서 프로세싱과 결합된 지능형 센싱 플랫폼으로 변화하고 있음을 의미한다. AI, 이미지센서를 ‘인지 장치’로 바꾼다 AI 기반 이미징은 객체 검출과 장면 분할, 얼굴 및 제스처 인식, 결함 분류, 운전자 모니터링, 자율 의사결정 등에 적용된다. 특히 엣지 비전에서는 이러한 변화가 더욱 중요하다. 데이터를 클라우드로 보내지 않고 현장에서 바로 처리할 경우 통신량과 전력소비를 줄이면서 보다 빠른 판단이 가능하기 때문이다. 제조업에서는 AI 기반 머신비전이 생산라인 속도에 맞춰 품질검사를 수행하는 데 활용되고 있다. 자동차에서는 복잡한 조명과 날씨, 교통 조건에서 주변 환경을 인식하고, 의료에서는 영상 향상과 진단 지원 및 소형 이미징 장치에 활용되고 있다. 자료제공: Research and Markets (www.researchandmarkets.com)

2026-09-01

Baumer, 센서 시험 역량 집약한 ‘Innovation Lab’ 신설

▲ Baumer Innovation Lab에서 온도 충격과 누수 시험을 거치는 센서 Baumer가 스위스 프라우엔펠트 본사의 Innovation Center에 새로운 ‘Innovation Lab’을 구축했다고 밝혔다. 이 시설은 센서 신제품 개발 과정에서 필요한 시험과 검증 역량을 한곳에 집약한 공간으로, Baumer R&D 센터에서 개발한 센서를 실제 산업 현장을 가정한 다양한 조건에서 시험하는 데활용된다. Innovation Lab은 약 1300㎡ 규모로 조성됐으며, 누수 시험과 충격 시험, 진동 시험, 온도 시험 및 인공 노화 시험 등을 수행할 수 있다. 또한 선형성, 반복정밀도, 분해능을 비롯해 응답시간, 외란광 내성, 상호 간섭 저항성, 스폿 크기, 초음파 콘 특성 등 센서 성능 전반을 검증한다. Baumer는 일반적인 규격 시험을 넘어 실제 산업 현장에서 발생할 수 있는 가혹한 조건을 재현하고, 센서를 한계까지 시험해 잠재적인 약점을 조기에 발견하는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 통해 개발 단계에서 센서의 잠재 적인 약점을 조기에 식별하고, 내구성과 장기 안정성을 검증하는데 초점을 맞춘다. 특히 모바일 장비와 철도처럼 장기간 연속 운전과 높은 신뢰성이 요구되는 분야에서는 센서가 수년간 극한 환경에 노출된 이후에도 정확한 데이터를제공하는 것이 중요하다. Baumer는 Innovation Lab의 시험 환경을 이러한 장기 신뢰성 검증의 핵심 기반으로 활용할 방침이다. 회사는 시험과 시뮬레이션을 24시간 운영해 제품 개발 과정에서 반복적인 검증을 수행하고, 측정 성능과 내환경성을 동시에 확인할 수 있도록 했다.이를 통해 센서 개발 초기 단계부터 품질 기준을 높이고, 실제 적용 환경에 보다 가까운 조건에서 제품 완성도를 검증한다는 전략이다.

2026-09-01

Cognex, 2분기 사상 최대 매출 ··· 전년 대비 17% 성장

Cognex가 2026년 2분기 매출 2억 9100만 달러를 기록하며 분기 기준 사상 최대 실적을 달성했다. 매출은 전년 동기 2억 4900만 달러보다 17% 증가했 으며, 환율 영향을 제외한 기준으로도 16% 성장했다. 주요 최종 시장 전반 에서 수요가 확대된 것이 실적 개선을 이끌었다. 수익성도 크게 개선됐다. 2분기 영업이익은 8600만 달러로 전년 동기 4300 만 달러보다 100% 증가했고, 영업이익률은 17.4%에서 29.4%로 상승했 다. 조정 EBITDA는 9400만 달러로 81% 증가했으며, 조정 EBITDA 마진은 32.2%를 기록해 8분기 연속 마진 확대 흐름을 이어갔다. 희석주당순이익은 0.43달러로 전년 동기 0.24달러보다 79% 증가했다. 조정 희석주당순이익도 0.45달러로 80% 늘었다. 2분기 영업활동 현금흐름은 6900만 달러, 잉여현금흐름은 6800만 달러를 기록했다. 7월 5일 기준 현금및 투자자산은 7억 5500만 달러였으며 부채는 없었다. 제품 측면에서는 AI 기반 비전 애플리케이션 개발·배포 플랫폼 ‘OneVision’ 의 정식 공급을 시작했다. OneVision은 AI 모델의 개발과 검증, 배포, 운영 관리를 하나의 환경에서 연결하며, 웹 기반 워크플로우를 통해 이미지 라벨 링과 모델 학습·검증 과정을 간소화한다. 여러 머신비전 툴과 AI 기능을 조합해 복잡한 산업용 검사 작업을 구성할 수 있으며, 개발한 애플리케이션을 실제 생산라인에 적용하고 확장하는 과정까지 지원한다. Cognex는 현재 수백 곳의 고객이 OneVision을 활용하고 있으며, AI 기반 머신비전 시장에서 고객층과 적용 영역을 확대하는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. Cognex는 올해 3분기 매출을 3억~3억 2000만 달러로 전망했다. 2026년 연간 매출 전망치는 11억 3000만~11억 5000만 달러로 제시했으며, 이는 2025년 대비 약 15% 증가한 수준이다. 연간 조정 EBITDA 마진은 29~31%, 조정 희석주당순이익은 1.64~1.68달러로 전망했다.

2026-09-01

미쓰비시전기 - 소니, 제조용 AI 비전센서 합작사 설립

미쓰비시전기와 소니 세미컨덕터 솔루션즈가 제조 현장용 AI 비전센서 솔루션 개발을 위해 전략적 제휴를 맺고 합작사 ‘Advanced Vision Solutions’ 를 설립한다. 합작사는 관련 당국의 승인 절차를 거쳐 2026년 10월 출범할 예정이며, 미쓰비시전기가 60%, 소니 세미컨덕터 솔루션즈가 40%의 지분을 보유한다. 합작사는 이미지센서에서 시각 데이터를 직접 AI로 분석하는 비전센서와 관련 솔루션을 개발한다. 제조 현장의 설비 상태와 제품 품질, 장비 가동 상황, 유지보수 관련 정보를 정밀하게 파악하고, 이를 의사결정과 제어까지 연결해 생산설비의 자동화와 자율운전을 지원하는 것이 목표다. 양사는 소니의 이미지센서 및 엣지 AI 기술과 미쓰비시전기가 축적해온 FA 제어 시스템 기술을 결합한다. 특히 비전 데이터뿐 아니라 제조 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 함께 활용해 단일 데이터만으로는 파악하기 어려운 이상 징후와 변화까지 감지하는 멀티모달 생산 시스템으로 확장할 계획이다. 또한 전문적인 광학이나 AI 지식이 없는 사용자도 활용할 수 있는 솔루션을 지향한다. 이를 통해 인력 절감과 무인화, 품질 향상, 유지보수 고도화가 필요한 다양한 제조업 분야에 피지컬 AI 기반 FA 솔루션을 확대한다는 방침이다. 미쓰비시전기는 자사의 디지털 플랫폼 ‘Serendie’와 비전 데이터를 연계해 새로운 FA 디지털 솔루션 사업도 추진할 계획이다. 합작사 Advanced Vision Solutions는 일본 요코하마에 본사를 두고, 공장 자동화용 AI 비전센서와 비전센서 솔루션 개발을 담당한다.

2026-09-01

LMI Technologies, 한국 지사 확장 이전하고 기술지원 강화

▲ 확장 이전한 LMI Technologies 한국 지사 관계자들 LMI Technologies가 경기 안양에 위치한 한국 지사를 확장 이전했다. 이번 이전은 아시아태평양 지역에 대한 투자를 확대하고, 빠르게 성장하는 국내 고객층에 대한 지원 역량을 강화하기 위해 추진됐다. 특히 전기차 배터리와 반도체, 가전, 자동차 등 국내 주요 제조업에서 증가하는 공장 자동화와 품질 관리, 인라인 3D·2D 검사 수요에 대응하는 데 초점을 맞췄다. 새 사무실에는 3D·2D 비전 데모 랩이 구축됐다. LMI 엔지니어링팀은 이곳 에서 복잡한 애플리케이션의 실시간 타당성 테스트를 수행하고 검사 워크 플로우를 시연할 수 있으며, 파트너와 시스템통합(SI) 업체를 대상으로 맞춤형 실습 교육도 제공할 수 있게 됐다. 데모 랩에서는 Gocator 3D 스마트 레이저 프로파일러와 고속 라인 컨포컬 센서, Gocator 2D 스마트 카메라 등 LMI의 주요 비전 제품을 직접 확인할수 있다. 이들 제품은 통합 검사 소프트웨어 플랫폼 ‘GoPxL’을 기반으로 운용된다. LMI는 이번 확장 이전을 통해 개념증명(PoC) 테스트를 가속화하고 기술 지원 대응 속도를 높이는 한편, 국내 고객과의 협력을 강화할 계획이다. 특히 현지 지원 인프라를 확대해 복잡한 인라인 검사 애플리케이션에 보다 신속 하게 대응한다는 방침이다.

2026-09-01

Teledyne, Varex Imaging 11억 달러에 인수

Teledyne Technologies가 X-ray 이미징 전문기업 Varex Imaging을 약 11 억 달러에 인수한다. 양사는 지난 8월 Teledyne이 Varex의 모든 발행 보통 주를 주당 18.90달러에 현금으로 인수하는 최종 계약을 체결했다고 발표했다. 거래는 양사 이사회의 만장일치 승인을 받았으며, 규제 당국과 Varex 주주의 승인을 거쳐 2027년 초 완료될 예정이다. Varex는 X-ray 튜브와 디지털 X-ray 검출기, 고전압 인터커넥트, 이미징 소프트웨어 등을 개발·공급하고 있다. 주요 제품에는 평판형 검출기와 포톤카 운팅 검출기도 포함되며, 의료 진단 영상과 비파괴검사, 보안·차량 검사, 분석·측정 분야에 적용된다. Teledyne은 이번 인수를 통해 기존 디지털 이미징 포트폴리오를 의료 및 산업용 X-ray 영역으로 확대할 계획이다. 회사는 Varex와 고객군 및 기반 기술은 유사하지만 실제 제품 포트폴리오의 중복은 크지 않아 상호 보완성이 높다고 설명했다. Teledyne은 2011년 Teledyne DALSA 인수를 통해 저선량·고해상도 CMOS 기반 X-ray 검출기 분야에 진출했으며, 2017년에는 Teledyne e2v를 인수해방사선치료 장비용 마그네트론 사업을 확대했다. 이번 Varex 인수는 이러한 의료·산업 이미징 사업을 X-ray 소스와 차세대 검출 기술까지 확장하는 계기가 될 전망이다. Varex는 Teledyne의 글로벌 자원과 기존 이미징 사업을 활용해 첨단 X-ray 솔루션의 시장 확대와 차세대 제품 개발을 가속화할 계획이다. Varex는 미국 솔트레이크시티에 본사를 두고 있으며 북미와 유럽, 아시아 지역에서 약 2500명의 직원을 두고 있다.

2026-09-01

지브라-옥스퍼드 이코노믹스 공동 연구 “현장 워크플로우 현대화, 생산성·수익성 향상”

▲ 디지털 기술을 활용해 현장 업무를 처리하는 소매 매장 지브라 테크놀로지스가 옥스퍼드 이코노믹스와 공동으로 소매, 운송·물류, 제조업 분야의 현장 워크플로우 현대화 효과를 분석한 글로벌 연구 결과를 발표했다. 조사 결과 AI와 자동화, 데이터 기술을 활용해 현장 업무 프로세스를 개선한 기업은 생산성과 운영 효율 측면에서 긍정적인 성과를 거뒀다. 제조업에서는 생산 라인을 현대화한 기업의 56%가 생산성이 향상됐다고 응답했다. 또한 공급망 및 재고 관리 워크플로우를 개선한 제조기업은 일반적인 기업 기준으로 최대 660만 달러의 잠재적 이익 증가 효과를 얻을 수 있는 것으로 분석됐다. 유지보수 워크플로우 현대화는 620만 달러, 생산 라인 고도화는 350만 달러의 이익 증가 효과와 연관된 것으로 나타났다. 운송·물류 분야에서도 피킹 및 패킹 프로세스를 개선한 기업의 54%가 운영 속도가 빨라졌다고 답했으며, 34%는 직원 유지율과 업무 만족도가 향상됐다고 응답했다. 배송 및 적재 워크플로우 개선은 최대 280만 달러의 추가 이익 창출 효과가 있는 것으로 분석됐다. AI 활용에 대한 관심도 높아지고 있다. 생산 라인 고도화를 추진하는 제조업리더의 50%가 AI를 최우선 과제로 꼽았으며, 운송·물류 분야에서도 배송 및 적재 업무 개선을 추진하는 기업들의 AI 도입 관심이 크게 증가한 것으로 조사됐다. 한편 이번 연구는 미국과 멕시코, 영국, 독일, 인도, 일본, 호주, 뉴질랜드의 소매·제조·운송 및 물류 분야 임원 1000명을 대상으로 진행됐다.

2026-09-01