품질 검사를 위한 머신비전: 규칙 기반 방식 vs 딥러닝 기반 방식
제조업에서 품질 검사는 제품이 정해진 기준을 충족하는지 확인하고 결함을 줄이기 위한 핵심적인 과정이다. 이때 머신비전 시스템은 검사 작업의 자동화를 가능하게 하는 중심적인 역할을 한다. 머신비전에는 크게 두 가지 접근 방식이 있다.
하나는 전통적인 규칙 기반 방식이고, 다른 하나는 딥러닝 기반 방식이다. 두 방식의 차이점과 장단점, 그리고 각각의 적합한 적용 사례를 이해하면 제조업체가 자사에 가장 적합한 품질 검사 방법을 선택하는 데 도움이 된다.
▲ ChatGPT가 생성한 기사 관련 이미지. 기존 머신비전 방식(사진 왼쪽)은 사전 정의된 알고리즘을 통해 검사 작업을 수행하고, 딥러닝 방식(오른쪽)은 신경망 기반 분석을 통해 결함을 자동으로 인식한다.
전통적(규칙 기반) 머신비전
기존의 전통적인 머신비전은 사전에 정의된 규칙과 알고리즘을 기반으로 영상을 분석한다. 이 방식은 엣지 검출, 패턴 매칭, 색상 분석, 임계값 처리 등의 기법을 활용한다. 사용자는 검사 대상의 특징을 선정하고, 시스템이 품질 기준을 충족하는지 판단할 수 있도록 특정 파라미터를 설정해야 한다.
<그림1> 규칙 기반 머신비전의 작업 흐름
딥러닝 기반 머신비전
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 여러 계층으로 구성된 신경망을 활용해 데이터로부터 특징을 자동으로 학습하는 방식이다. 이 방법은 복잡하고 다양한 조건의 검사 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 딥러닝 기반 머신비전 기법은 크게 지도학습(Supervised learning) 과 비지도학습(Unsupervised learning)으로 구분할수 있다.
지도학습 방식은 라벨이 지정된 데이터셋을 기반으로 학습하며, 이미지나 객체를 식별하거나 분류하고, 결함을 검출하거나 이미지에서 텍스트를 추출하는데 활용된다. 비지도학습 방식은 정상(양품) 이미지 데이터만으로 학습하며, 이후의 검사에서 정상 패턴과 다른 이미지를 ‘이상치’로 인식해 결함 가능성을 판단한다.
<그림2> 딥러닝 기반 머신비전의 작업 흐름
어떤 머신비전 방식을 선택할 것인가
제조업에서 품질 검사를 위해 전통적인 머신비전과 딥러닝 중 어떤 방식을 선택할지는 검사 과제의 복잡성, 사용 가능한 데이터의 양, 연산 자원 등의 여러 요소에 따라 달라진다. 두 방식은 서로 대체재라기보다 상호 보완적인 관계로, 하나의 검사 시스템 내에서 함께 활용되기도 한다.
고려해야 할 주요 요소
작업의 복잡성: 작업이 복잡하고 변수가 많다면 딥러닝 방식이 적합하다. 반면, 측정이나 치수 판별 등과 같이 명확히 정의된 단순 과제에는 기존 방식이 더 효율적일 수 있다.
데이터의 확보 여부: 딥러닝은 일반적으로 더 많은 데이터셋을 필요로 하지만, 일부 애플리케이션에서는 소량의 데이터로도 충분한 경우가 있다. 반면 전통적 머신비전은 규칙과 기준이 사전에 정의되기 때문에 적은 샘플만으로도 구현이 가능하다.
실시간 처리 요구: 전통적 머신비전은 사전 정의된 알고리즘과 규칙 기반으로 작동하기 때문에 연산 자원이 적게 들고 처리 속도가 빠르다. 딥러닝은 고성능 GPU나 스마트 카메라 등 충분한 컴퓨팅 리소스가 있을 경우 실시간 최적화도 가능하다. 복잡한 분석이 필요한 애플리케이션에서 처리 속도와 자원 간 균형이 가능하다면 유용하다.
비용과 리소스: 구현 및 유지보수 측면에서 필요한 하드웨어와 전문성을 모두 고려해야 한다. 전통적 머신비전은 초기 하드웨어 비용이 비교적 낮지만, 규칙 기반 알고리즘을 설계하고 관리하는데 상당한 전문성과 시간이 요구된다. 딥러닝 방식은 고성능 연산 하드웨어로 인해 초기 비용이 높을 수 있지만, 조명, 렌즈, 카메라에 대한 요구 조건이 덜 엄격할 수 있다.
<그림3> 전통적 머신비전과 딥러닝 기반 머신비전의 주요 차이점 및 장단점
전통적 머신비전이 탁월한 분야
정밀 측정 및 계측: 구성품이나 거리 등을 정밀하게 측정해야 하는 애플리케이션에서 우수한 성능을 발휘한다.
부품 위치 결정 및 정렬 확인: 조립 공정에서 부품이 올바르게 배치되고 정렬되었는지 확인하는 데 이상적이다.
색상 분석: 제품이나 부품을 색상 기준으로 구분해야 하는 작업에 효과적이다.
객체 위치 파악: 정해진 영역 내에서 객체를 식별하고 위치를 파악하는 작업에 적합하다.
코드 판독: 1D/2D 바코드, QR코드, 데이터 매트릭스 코드 등 다양한 코드 판독 작업에 매우 효율적이다.
이미지 전처리: 필터링, 선명화 등 영상 전처리 작업을 통해 검사 정확도를 높이는 데 유용하다.
딥러닝 기반 머신비전이 탁월한 분야
표면 검사: 규칙 기반으로 정의하기 어려운 복잡한 표면 결함이나 질감 탐지에 탁월하다.
객체 탐지 및 분류: 다양한 환경과 조건에서 여러 객체나 결함을 식별하고 분류하는 데 강력한 성능을 보인다.
이상 탐지(Anomaly Detection): 정상(양품) 이미지만 학습하여 기준에서 벗어난 이상 징후를 자동으로 감지할 수 있어, 결함이 희귀하고 형태가 일정 하지 않은 경우에 특히 유용하다.
광학 문자 인식(OCR): 다양한 글꼴이나 왜곡이 있는 조건에서도 텍스트를 정확하게 인식하고 추출할 수 있다.
<그림4> 전통적 머신비전과 딥러닝 중 각 방식이 뛰어난 적용 분야 비교
두 가지 방식을 함께 활용하기
많은 경우, 전통적 머신비전과 딥러닝 방식을 통합해 각각의 장점을 극대화하는 것이 최적의 해결책이 될수 있다. 예를 들어, MX-G2000과 같은 산업용 컴퓨터는 두 방식을 모두 지원하여 다양한 머신비전 애플리 케이션을 위한 유연한 플랫폼을 제공한다. 이러한 통합 접근 방식은 품질 검사에서 높은 정확도와 효율성을 보장하며, 제조업체가 더욱 뛰어난 검사 결과를 달성할 수 있도록 돕는다.
전통적 규칙 기반 머신비전과 딥러닝 기반 접근법은 각각 제조업 품질 검사를 위한 강력하고 가치 있는 도구이다. 각 방식의 장점과 한계를 명확히 이해하면, 제조업체는 자사 상황에 가장 적합한 방식 또는 하이브 리드 접근 전략을 선택할 수 있다. 이러한 전략은 보다 견고하고 효과적인 검사 시스템을 구현하여, 제품 품질과 생산 효율성을 궁극적으로 향상시킬 수 있다.
자료제공: PEKAT VISION(www.pekatvision.com)
