AI를 통한 이미지 분석 올인원 시스템 지능형 IDS NXT 카메라
이미지 데이터의 처리는 품질 보증, 생산 모니터링, 로봇공학 등 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 한다. AI 기반 시스템은 이전에는 해결하기 어려웠던 과제를 해결하고, 새로운 가능성을 열어준다. 이는 기존 산업 애플리케이션에서도 마찬가지다. 그 이유는 학습된 신경망이 복잡한 패턴을 인식하고 이상을 식별하며, 심지어 공구 고장까지 예측할 수 있기 때문이다. 이로 인해 공정 성능이 현저하게 향상될 수 있다.
하지만 이러한 가능성은 매혹적이지만, 많은 기업에서는 어떻게 AI 기반 이미지 처리를 기존 애플리케이션에 통합할 수 있을지에 대해 여전히 많은 의문을 가지고 있다.
기술이 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 이를 자체 애플리케이션에 어떻게 구현할 수 있는지를 파악하는 과정은 여전히 많은 산업 분야에서 불확실성을 야기하고 지식의 공백을 드러낸다. 그러나 지능형 AI 시스템과 카메라를 제조하는 기업들은 AI 기반 임베디드 비전 시스템의 활용을 단순화함으로써 이러한 질문에 대한 답을 제시하고 있다. IDS NXT가 그예이다. 이 완전한 스마트 AI 시스템은 전문가뿐 아니라 일반 개발자들도 손쉽게 AI 기반 이미지 처리를 활용할 수 있도록 문을 열어준다. 이를 통해 애플리케이션 통합이 더욱 간편해지고 빠르게 이루어질 수 있다.
▲ 컨베이어 벨트 위의 트레이에 담긴 다양한 제품의 완전성과 품질 검사는 IDS NXT와 같은 지능형 시스템이 수행하는 대표적인 작업이다.
▲ 블리스터 팩을 검사하는 작업은 ‘프로그래밍’하는 것보다 ‘학습’시키는 것이더 쉽다.
감지, 분류, 카운팅, 완전성 확인
AI 기반 이미지 처리는 이미지를 다양한 범주로 분류할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 이는 제품을 감지하고 분류하는 데 매우 유용하다. 덕분에 여전히 사람이 수행하는 많은 작업을 자동화할 수 있게 된다. 여기에는 결함 식별, 컨베이어 벨트에서 물체 분류, 완전성 검사 등이 포함된다. 특히 복잡한 패턴과 구조를 이미지에서 인식하는 능력은 품질 보증에 매우 중요한 도구가 된다. 이는 인간의 눈으로는 식별하기 어려운 경우가 많기 때문이다.
전문가를 위한 타당성 검토
기존에는 사용되지 않았던 기술, 도구 및 방식이 이미지 처리 분야에서 사용되기 시작하면서, 타당성 검토의 필요성이 점점 커지고 있다. 이러한 검토는 실현 가능성을 빠르게 평가할 수 있지만, 동시에 복잡성과 비용이 증가할 위험도 내포하고 있다. 하지만 머신러닝 기반 접근법에서는 더 이상 이미지 처리 전문가가 수동으로 개발한 프로그램 코드의 품질에 결과가 의존하지 않는다. 대신, 적절한 샘플 데이터로 학습된 모델의 성능이 더 중요해진다. 무엇보다도, 이를 위해서는 해당 애플리케이션에 대한 깊은 이해가 필요하다.
IDS NXT와 같은 완전한 AI 시스템이 제공되면, 초기 애플리케이션 테스트의 부담이 크게 줄어든다. AI Vision Studio의 간단하고 직관적인 클라우드 서비스 덕분에 사용자는더 이상 AI 애플리케이션 프로그래밍이나 이미지 처리에 대한 깊은 지식을 가질 필요가 없다. 이는 특히 고도로 복잡한 임베디드 시스템 개발에서 유리하다. 이제는 고도의 전문지식 없이도 전문가 수준의 타당성 분석이 가능해진 것이다. 그 결과, 기업들은 평가 단계에서 이미지 처리 전문가나 프로그래머에 대한 의존도가 줄어든다.
작은 단계를 통한 짧은 학습 주기
타당성 분석 결과가 확보되면, 모델의 성능을 높이기 위한 조정이 가능하다. 이때 더 큰 데이터셋으로의 확장은 필수적일 수 있다. 그러나 이는 점진적으로 이루어져야 하며, 모델이 견고하고 안정 적으로 학습되도록 해야 한다. 초기에는 작은 데이터셋을 사용하는 것이 중요하다. 이는 과적합을 방지하고, 모델이 너무 제한적인 학습 데이터에만 의존하지 않도록 돕는다.
적은 데이터로 작업하면 학습 시간이 줄어들고, 반복과 실험을 통해 빠른 피드백을 얻을 수 있어 모델 또는 데이터셋을 신속하게 조정할 수 있다. AI Vision Studio의 ‘IDS lighthouse’와 같은 사용자 친화적인 도구는 경험이 부족한 사용자도 클라우드 상에서 적절한 샘플 데이 터를 활용해 훈련 결과를 쉽게 평가할 수 있게 해준다. 덕분에 실제 장비에서 테스트를 수행할 필요가 줄어들고, 반복이 필요한 프로젝트의 초기 단계에서 시간 낭비를 줄일 수 있다.
▲ IDS NXT는 단순한 이미지 분석부터 완전한 AI 임베디드 비전 시스템 구현까지 다양한 애플리케이션을 실현할 수 있다.
All-in-One 시스템으로 간편한 통합
사용자 친화적인 도구 덕분에 이미지 처리를 직관적으로 생성할 수는 있지만, 고객 애플리케이션에 시스템을 통합하는 것은 또 다른 도전 과제다. 이는 하드웨어와 소프트웨어 모두에 해당된다.
하드웨어 측면에서는 커넥터, 케이블, 어댑터, 케이블 길이 등이 중요한 역할을 한다. 소프트웨어 측면에서는 전송 프로토콜, 결과 형식, 시스템 제어와의 통합 등이 관건이다. 이러한 점에서 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 중요한 역할을 한다.
SDK는 이미지 처리 기술을 기존 시스템 아키텍처에 유연하게 통합하기 위한 리소스와 도구를 제공하며, 이를 통해 다양한 프로그 래밍 언어를 습득한 개발자들이 핵심적인 역할을 할 수 있게 된다.
▲ IDS NXT를 통해 AI 기반 패킷 감지 또는 분류 기법을 전통적인 ‘바코드 판독’ 방식과 결합하여 사용할 수 있다.
블록 기반 시스템에서의 지능형 이미지 분석
AI 기반 이미지 처리가 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 약속은 단순한 구성 요소 설계가 전제되어야 실현 가능하다. 이미지 획득부터 분석 실행, 제어 신호 전송까지 전체 흐름이 간단하게 설계되어야 한다. IDS NXT는 지능형 카메라 하드웨어 외에도, AI 데이터 및 학습 플랫폼을 포함한다. 사용자는 블록 기반의 시각적 편집기를 통해 분석 시퀀스를 쉽게 구성하고, 버튼 하나로 카메 라에서 실행할 수 있다. 이처럼 조화로운 툴과 인터페이스 덕분에 임베디드 비전 개발이 매우 쉬워진다.
표준화된 인터페이스(디지털 입출력, RESTful 웹 서비스, OPCUA 등)를 통해 시스템은 스마트 센서처럼 쉽게 통합된다. 앱 기반 시스템 덕분에 분석 작업도 손쉽게 전환할 수 있으며, 설정 비용을 절감하고, 배치 크기 1의 경우에도 경제적으로 활용이 가능 하다. IDS NXT와 같은 시스템은 AI 기반 기술에 대한 접근성을 높이고, 기술 격차를 해소하는 데 기여한다.
자료제공: IDS(www.ids-imaging.us)
