2021 머신비전 시장 현황 조사 결과

머신비전 전문매체인 Vision System Design(이하 VSD)은 머신비전의 트렌드를 파악하기 위해 글로벌 고객 수백 명을 대상으로 ‘2020 Solutions in Vision’ 이란 제목의 설문조사를 실시했다.
설문 조사 대상은 Vision과 관련된 시스템 통합 업체, OEM 및 머신 빌더 업체, 유통 업체, 연구 개발 기관, 최종 사용자 및 제조업체 그리고 판매 업체 등이었다.

VSD에 따르면, 이번 설문조사결과 응답자들에게 인기 있는 기술 분야는 3D 이미징, 딥러닝과 AI, 입베디드 기술, 고속 이미징, 다중 스펙트럼/초분광, 편광, 임베디드 비전, 컴퓨터 이미징 등이다. 이러한 결과는 반면 응답자들이 직면하고 있는 주요 과제와 문제점인 것이다.

설문 조사결과는 비중이 크고 가장 많이 응답한 순서대로 소개했으며, 설문 결과를 그래프로 요약했다.

응답자은 질문에 대한 객관식 답변으로 1) 자주(often), 2) 가끔(seldom), 3) 사용 안함(Do not use), 4) 향후 사용(not using yet but may in the future) 중 한 가지를 선택했으며, VSD는 이를 백분율로 정리했다. 또한 ‘총 사용률’ 이란 ‘자주’ 사용과 ‘가끔’을 모두 합한 값을 말한다.

3D 이미징

어떤 기업에서 사용하는가

조사에서 3D 이미징을 ‘자주’ 사용한다고 응답한 기업 가운데 가장 많이 사용하는 곳은 연구개발 기관과 머신비전 제품의 유통업체들이다. 이들은 각 분야에서 약 41%의 사용률을 나타났다. 3D 이미징 기술 사용에 대해 ‘자주’ 및 ‘가끔’ 사용으로 응답한 비율을 보면 머신비전 제품 및 부품 유통업체 88%, OEM/머신 빌더 76%, 시스템 통합 회사 69% 이다.

최종 사용자, 제조업체 분야에서는 ‘자주’, ‘가끔’, ‘사용 안함’, ‘향후 사용’을 거의 균등한 비율로 응답했으며 각각 약 25% 차지했다. 3D 이미징은 머신비전과 이미징 커뮤니티에서 상당히 성숙한 기술이며 다양한 분야에서 혁신과 개선이 이뤄지고 있었다.

주로 사용하는 산업 분야

3D 이미징 기술은 대부분 70% 이상 사용하고 있다. 분야별로 보면 임업/목재 산업에서의 사용률은 90%, 반도체/전자 제품은 81%, 컨테이너/포장은 80%이다. 자율 로봇, 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력), 가전제품, 제약, 섬유 등 5개 산업에서는 79% 사용률을 나타냈다.

반면 가장 적게 사용하는 산업은 항공 우주/군사/방위(35%), 자동차(30%), 농업/환경(29%) 이다. ‘향후 사용’ 이라고 응답한 분야 가운데서 가장 큰 비율을 보인 업체는 플라스틱(21%), 농업/환경(18%), 자동차(17%)이다.

애플리케이션 분야

‘자주’ 또는 ‘가끔’ 사용으로 응답한 비율은 물류/창고/유통 애플리케이션이며 88%로 가장 높았다. 모션 분석/지능형 운송은 각각 84%, 안내/추적 시스템은 81%, 무인/자율 웹 검사가 각각 80%를 나타냈다.

‘자주’ 사용으로 응답하면서 사용률이 가장 높은 곳은 지능 운송 애플리케이션 48%, 생명 과학 애플리케이션 47%, X선 이미징 애플리케이션 46% 순이었다. ‘사용 안함’의 경우는 원격 감지(24%), 보안/감시 시스템(18%), AR/VR(17%) 애플리케이션 이다. 법의학(33%)과 생명 과학(22%)은 아직 사용하지 않지만 ‘향후 사용’ 이라고 응답했다.

딥 러닝과 AI

어떤 기업에서 사용하는가

딥 러닝/AI는 머신비전과 이미징 커뮤니티에서 논의되는 유망한 기술 중 하나이다. 기업은 이 기술이 어디에 좋은 지를 인식하면서 성능을 최적화하기 위해 업데이트 방법을 배우고 있으며, 과학자들은 딥 러닝/AI 애플리케이션을 보다 스마트하고 빠르게 만들고 있다. 딥 러닝과 AI 기술에 대한 사용률이 가장 높은 곳은 머신비전 제품과 부품 유통업체로서 76%를 차지했다(‘자주’ 사용 18%, ‘가끔’ 사용 58%). ‘사용 안함’의 경우 18%, ‘향후 사용’ 은 6% 였다. 딥러닝의 사용률이 두 번째로 높은 곳은 시스템 통합 회사로 72% 였다(‘자주’ 35%, ‘가끔’ 37%). ‘사용 안함’은 6%, ‘향후 사용’은 22% 이다.

OEM/머신 빌더는 딥러닝 인공지능의 총 사용률이 65% 로 3위를 차지했다. 이중 ‘자주’ 사용의 경우는 38%로서 가장 높았으며, ‘가끔’ 사용 27%, ‘사용 안함’ 12%, ‘향후 사용’은 23%로 나타났다. 연구 개발 기관의 총 사용량은 48% 이다. 그 중에 ‘자주’ 사용이 30%, ‘가끔’ 사용이 18%이다. ‘사용 안함’은 20%, ‘향후 사용’은 32% 이다.

마지막으로 최종 사용자/제조업체의 사용률은 39%(‘자주’ 15%, ‘가끔’ 24%)이며, ‘사용 안함’ 26% 와 ‘향후 사용’ 35%로 응답했다.

주로 사용하는 산업 분야

물류/창고/유통 업계는 딥 러닝/AI의 총 사용률이 73%로 가장 높았다. 40%는 ‘자주’ 사용, 33%는 ‘가끔’ 사용으로 나타났다. 섬유 산업은 72%로서 두 번째 높은 총 사용률을 보였으며 32%는 ‘자주’ 사용, 40%는 ‘가끔’ 사용으로 나타났다. 자율 로봇(68%), 드론/무인(67%), 일반 제조(66%)로 나타나며 반도체/전자, 소비자 가전 및 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력) 산업의 총 사용률은 각각 64%로 나타났다.

딥 러닝/AI를 가장 적게 사용하는 산업은 의료/의료 기기(48%), 제약(42%), 자동차 및 임업/목재(41%)이다. 아직 사용하지 않으나 향후에 사용하려는 가장 높은 비중의 산업은 임업/목재(32%), 농업/환경(31%), 자동차(30%)등이다.

애플리케이션 분야

딥 러닝과 AI는 증강 및 가상현실 애플리케이션(52%)과 임베디드 비전 및 로봇 애플리케이션(각각 45%)에서 ‘자주’ 사용으로 나타났다. AR/VR 분야는 ‘자주’ 와 ‘가끔’ 사용을 합한 총 사용률이 87%로 가장 높은 애플리케이션 유형이었다. 로봇 공학(76%) 및 보안/감시 시스템(75%) 애플리케이션이 그 뒤를 이었다.

딥 러닝 및 AI의 총 사용률이 54% 미만인 애플리케이션은 없었다. 생명 과학 애플리케이션의 30%는 ‘향후 사용’으로 나타났으며 생명 과학 및 생체 인식 애플리케이션 분야는 각각 17%가 ‘사용 안함’으로 조사됐다.

공장 자동화, 적외선 이미징, 원격 감지 및 측정/게이징 애플리케이션 분야는 모두 ‘사용 안함’ 14%로 응답했다. 설문 조사에서 생명 과학 애플리케이션과는 다르게, 딥 러닝 및 AI의 가장 큰 잠재적 성장 분야는  의료 이미징과 X선 이미징 애플리케이션으로 각각 29%를 차지한다.

임베디드 기술

어떤 기업에서 사용하는가

‘임베디드’기술은 다양한 장치와 애플리케이션을 포함되어 사람들에 따라 서로 다른 의미로 해석되거나 정의된다. 딥 러닝 프로세스용으로 설계된 시스템 온 칩(SoC), 사물 인터넷(IoT) 플랫폼 및 애플리케이션, 스마트 카메라, 무인 차량을 포함한 에지 컴퓨팅 플랫폼은 모두 임베디드 기술의 예로 볼 수 있다. 임베디드 기술의 총 사용률이 71%로 가장 높게 나타난 분야는 머신비전 제품 및 구성 요소의 유통업체이다.

그러나 이중 18%만이 ‘자주’ 사용하는 반면, 53%가 ‘가끔’ 사용하고 있다. 그 다음으로 높은 비중의 사용률로 나타난 분야는 시스템 통합 기업으로 총 사용이 69% 이다. 이 중 ‘자주’ 사용이 37%, ‘가끔’ 사용은 33%이다. OEM/기계 제작 업체의 사용률은 56%, 연구 개발 조직은 53%, 최종 사용자/제조업체는 40%이다. 또한 최종 사용자/제조업체의 31%는 미래에 임베디드 기술을 사용할 수 있다고 응답했으며 연구 개발 조직이 27%로 그 뒤를 이었다.

주로 사용하는 산업 분야

임베디드 기술은 가전 제품(44% 자주, 40% 가끔), 자율 로봇(44% 자주, 39% 가끔), 플라스틱(31% 자주, 51% 가끔)순으로, 3개 산업 총 사용률은 각각 80% 이상이었다. 임업/목재, 드론/무인 산업 사용률이 77%로 상위 5위를 차지했다. 사용률이 69% 미만인 업체는 없었다.

또한, 일반 제조업(32%), 항공 우주/군사/방위(31%), 의료/의료 기기 산업(31%)에서는 임베디드 기술을 적게 사용한다고 답했다. 아직 사용하지 않으나 미래에 사용할 것으로 답한 산업으로는 물류/창고/유통 산업이 22%로 가장 높았고, 이어 섬유는 20%, 농업/환경이 19% 이었다.

애플리케이션 분야

임베디드 기술의 가장 높은 사용률은 생체 인식 애플리케이션에서 93%(‘자주’ 53%, ‘가끔’ 40%)로 조사되었으며, AR/VR(43% ‘자주’, 39% ‘가끔’), 지능형 교통(52% ‘자주’, 29% ‘가끔’) 및 보안/감시 시스템(41% ‘자주’, 39% ‘가끔’) 등이다. 임베디드 기술을 최소로 사용하는 애플리케이션 유형에는 X-레이 이미징(46%)과 프로세스 제어 및 측정/게이징(각각 41%) 이다. 아직 사용하지 않으나 향후 사용으로 응답한 곳은 X-ray 이미징이 29%, 웹 검사가 25%이다.

고속 이미징

어떤 기업에서 사용하는가

고속 이미징은 올해의 설문 조사에 추가된 새로운 카테고리다. 이 기술에 대한 관심이 높아지면서 설문에 추가되었다. 고속 이미징 분야의 최대 관심은 CoaXPress 2.0 standard의 발전, 끊임없이 증가하는 10 GigE, 훨씬 빠른 인터페이스, 그리고 라인 스캔 카메라의 지속적인 발전 등이다. 고속 이미징은 OEM/기계 제조업체에서 가장 많이 사용하며 ‘자주’ 61%, ‘가끔’ 23%로서 총 사용률은 85%이다.

아직 사용하지 않으나 향후 사용에는 모든 회사가 8%로 답했다. 반면 머신비전 제품 및 부품 유통업체는 고속 이미징의 총 사용률이 88%로 훨씬 더 높았다(‘자주’ 53%, ‘가끔’ 35%). 시스템 통합 회사는 고속 이미징 사용률이 ‘자주’ 39%와 ‘가끔’ 29%로 답하여 총 68% 로 나타났다. 연구 및 개발 조직은 ‘자주’ 사용률 30%, ‘가끔’ 32% 이었다. 고속 이미징의 총 사용률이 56%로서 가장 낮은 분야는 최종 사용자 및 제조업체였다. 하지만 이중 22%는 아직은 사용하지 않지만 미래엔 사용할 수 있다고 답했다.

주로 사용하는 산업 분야

고속 이미징의 사용률이 80% 이상이라고 답한 7개 산업은 플라스틱/용기/포장(각각 86%), 섬유(84%), 제약(83%) 가전 제품 및 임업/목재(각각 82%), 반도체/전자(80%) 등이다.

설문 조사에 참여한 17개 산업 모두에서 사용 빈도가 ‘가끔’ 보다는 ‘자주’가 높은 것으로 나타났다. 예를 들어, 임업/목재는 ‘자주’ 사용이 73%이며 9%는 가끔 사용으로 답했다. 의약품은 69%는 자주 사용하고 15%는 가끔 사용하는 것으로 조사됐다. 용기/포장은 64%가 자주 사용하고 22%는 가끔 사용으로 답했다. 그리고 직물은 64%는 자주 사용하고 20%는 가끔 사용하고 있었다.

고속 이미징 사용률이 적은 산업은 농업/환경(37%), 드론/무인(33%), 석유, 가스, 태양열, 풍력 등 에너지 산업이 31%로 나타냈다. 농업/환경도 23%는 아직 사용하지 않았지만 향후 사용에 5%로 답했고 에너지는 18%, 드론/무인은 17%로 나타났다.

애플리케이션 분야

고속 이미징을 가장 많이 사용하는 상위 세 가지 애플리케이션 유형은 웹 검사(자주 55%, 가끔 35%), 동작 분석(자주 64%, 가끔 23%), 안내/추적 시스템(자주 55%, 가끔 31%) 순이다. 총 사용률에서의 상위 애플리케이션 분야는 광학 문자 인식(78%)과 측정/게이징 및 생체 인식(각각 77%)등이다.

설문 조사에 포함된 23 가지 애플리케이션 유형 모두 고속 이미징을 ‘자주’ 사용한다는 답이 ‘가끔’ 사용하는 것보다 우세했다. 고속 이미징을 적게 사용하는 애플리케이션 분야는 보안/감시 시스템(35%), 원격 감지 애플리케이션(30%) 그리고 지능형 운송, 프로세스 제어 및 로봇 애플리케이션(각각 29%) 이다. 아직 사용하지 않았지만 미래에 사용할 가능성에 대한 가장 높은 분야는 법의학 및 로봇 공학(각각 20%), 지능형 교통(19%)이었다.

하이퍼 스펙트럼/다중 스펙트럼/SWIR 이미징 기술

어떤 기업에서 사용하는가

하이퍼 스펙트럼/다중 스펙트럼/SWIR 이미징 기술('비가시적 이미징')은 식음료 검사, 재료 분석, 산업 검사 및 농업을 포함한 다양한 산업과 응용 분야에 적용된다.이 질문은  ‘자주’ 사용한다는 비율은 모두 낮았다. OEM/머신 빌더는 27%, 연구 개발 조직은 22%, 머신비전 제품 및 부품 유통업체는 12%, 시스템 통합 회사는 10%, 최종 사용자/제조업체는 4%로 나타났다.

이 기술의 총 사용률에서는 머신비전 제품 및 부품 유통업체가 59%, OEM/머신 빌더는 58%, 연구 개발 조직은 52%, 시스템 통합 회사는 45%, 최종 사용자/제조업체는 27%이다. 사용 가능성이 가장 높은 회사 유형은 연구 개발 조직(33%)과 시스템 통합 회사 및 최종 사용자/제조업체로 각각 27%로 나타났다.

이미징 기술을 사용하는 산업 분야는 어디인가

이미징 기술 사용률이 가장 높은 분야는 임업/목재 77%, 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력) 71%, 섬유 68%, 농업/환경 67%이다.  ‘가끔’ 사용에 비해 ‘자주’ 사용에 대한 응답은 다른 카테고리 질문보다 낮았다.

임업/목재는 ‘자주’ 27%, ‘가끔’ 50%를 였다. 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력)는 ‘자주’ 20%, ‘가끔’ 51%, 직물은 ‘자주’ 20%, ‘가끔’ 48%, 농업/환경은 ‘자주’ 29%, ‘가끔’ 38%로 나타났다. 사용률이 가장 낮은 산업은 일반 제조(48%), 자동차 및 물류/창고/유통(각각 44%)이다. 산업 분야에서 사용 가능성이 가장 높은 곳은 자율 로봇 및 일반 제조 25%, 컨테이너/패키징 24%이다.

애플리케이션 분야

총 사용률이 높은 순으로는 생체 인식(77%), 증강 및 가상 현실(71%), 지능형 운송 및 물류/창고/유통 애플리케이션 68%를 차지했다. 증강 및 가상 현실 애플리케이션이 43%, 포렌식은 40%이다. 가장 적게 사용하는 애플리케이션 분야는 프로세스 제어(58%), 머신비전 및 공장 자동화 55%이다. 향후 사용의 경우 3D 이미징 및 웹 검사(각각 30%), 측정/계측 및 공정 제어(각각 28%)로 나타났다.

가장 어려운 머신비전 과제

마지막 질문은 일반적으로 기술이 아닌 특정 유형의 애플리케이션에 대해 질문했다. 응답자는 어려움의 강도를 1~5 등급으로 평가했다. 1은 직면한 어려움이 없음을 의미하고 5는 직면한 어려움이 매우 크다는 것을 의미한다. 다음의 9 가지 머신비전 기술에 대해 질문했다.

-  고속 검사

-  멀티 스펙트럼 및 초 스펙트럼 이미징

-• 결함 및 결함 감지

-• 광택, 반사 및 광택이 있는 금속 부품의 이미징 또는 검사

-• 무작위 개체 따기 및 빈 피킹

-• 랜덤 박스 디팔레타이징

-• 카메라 이동성

-• 비전 유도 로봇

-• 임베디드 비전

고속 검사

고속 검사로 가장 어려움이 적은 1 또는 2의 답변을 준 산업은 임업/목재(63%), 드론/무인 및 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력)(62%), 섬유 산업(61%) 이다. 중간 수준의 어려움이 있는 산업의 상위분야는 자동차(31%), 식음료(28%), 항공 우주/군사/방위 및 일반 제조 산업(각 27%)이다.

고속 검사를 통합하는데 가장 큰 어려운 등급인 4 또는 5의 답변을 한 산업은 플라스틱(34%), 가전 제품(33%) 및 자율 로봇 공학(29%)이다.

다중 스펙트럼 및 초 분광 이미징

다중 스펙트럼 및 초 분광 이미징 구현에서 가장 낮은 수준의 어려움을 갖고 있는 산업분야는 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력), 식음료 및 플라스틱(46%), 섬유(60%) 및 제약(48%) 이다. 항공 우주/군사/방위(38%), 임업/목재(37%) 및 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력) 산업(35%)에서 중간 수준의 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 가장 큰 어려운 분야로는 농업/환경 및 반도체/전자 산업에서 각각 33%, 소비자 전자 산업에서 32%를 보였다.

결함 및 결함 감지

머신비전과 딥러닝은 손상된 제품이나 결함이 있는 부품을 감지률에서 그 가치가 입증된다. 머신비전 기술이 검사 작업에 적용되면서 속도와 정확성이 향상되고 있다. 결함 감지를 통합하는 데 가장 어려움이 적은 산업은 섬유(59%), 드론/무인(55%), 컨테이너/포장 산업(52%)이다. 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력)(41%), 자율 로봇 공학(39%), 식음료 산업(38%)에서 중간 수준으로 나타났다.

결함 감지를 실현하는데 가장 큰 도전인 분야는 의료/의료 기기(36%), 자동차(34%), 제약 산업(30%)이다.

반사 등 광택이 있는 금속 부품 이미징 또는 검사

안정적이고 일관된 조명은 비전 시스템에서 필수적인 요소다. 반사 부품을 성공적으로 검사하는 시스템을 구현하는 것이 가장 큰 난제 중 하나이다. 광택, 반사 등 광택이 있는 금속 부품을 이미징 하거나 검사하면서 가장 큰 어려움을 겪는 분야는 플라스틱(46%), 자동차(43%) 및 항공 우주/군사/방위 산업(42%) 이다. 섬유(53%), 임업/목재(42%) 산업은 중간 수준의 어려움을 겪고 있었으며, 식음료 및 가전 산업(34%)이 뒤를 이었다.

또한 드론/무인(54%), 물류/창고/유통(47%), 제약 산업(44%)은 광택, 반사, 광택 금속 부품의 검사 또는 이미징을 사용하는 데 가장 적은 어려움을 겪는 것으로 나타났다.

무작위 개체 및 빈 피킹

분류 및 픽앤 플레이스 애플리케이션은 산업 자동화 및 물류, 창고 및 유통 분야에서 흔히 볼 수 있는 분야이다. 이 기술은 단순한 선택에서 다양한 개체를 로봇에 제공하는 딥 러닝 애플리케이션으로 발전했다.

먼저 빈 피킹 기술을 통합하는데 가장 적은 어려움을 겪는 상위 3개 산업은 섬유(53%), 드론/무인(49%), 플라스틱 산업(48%)이다. 보통 수준의 어려움으로 응답한 분야는 식음료(38%), 반도체/전자 제품(37%), 제약 산업(36%)이다. 가장 큰 어려움을 겪는 산업은 자동차(40%), 일반 제조(36%) 분야였으며, 플라스틱과 자율 로봇 산업이 각각 33%로 공동 3위를 차지했다.

랜덤 박스 디팔레타이징

팔레트가 정확히 같은 방법으로 같은 수의 상품으로 쌓일 때 상품을 디팔레타이징 하도록 로봇을 프로그래밍하는 것은 간단한 편이다. 다만 이 애플리케이션에는 상자의 유형과 위치가 팔레트에서 팔레트로 계속 변경될 때 3D 이미징 및 딥 러닝 기술이 필요하다. 랜덤 박스 디팔레타이징을 통합하는데 가장 큰 어려움이 있는 산업은 소비자 가전(31%)과 자동차 및 드론/무인 산업(각 30%)이다.

적은 산업은 드론/무인 및 가전 산업이 51%, 직물이 47%, 컨테이너/포장이 46%이다. 중간 정도의 어려움이 있는 산업은 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력) 분야로써(41%)로 나타났다. 임업/목재 및 식음료(각 37%), 섬유, 반도체/전자, 항공 우주/군사/방위 산업이 35%이다.

카메라 이동성

비전 시스템의 모든 카메라가 고정된 것은 아니다. 여러 다른 각도에서 이미징하면 충실한 결과를 얻을 수 있다. 카메라 움직임은 작동 거리를 변경할 수 있으며 조명은 다양한 카메라 위치를 고려해야 한다.

카메라 이동성을 통합하는 가장 큰 문제는 플라스틱 산업이 38%, 용기/포장 산업이 34%, 가전 산업이 33%이다. 카메라 이동성을 통합하는 데 중간 수준의 어려움이 있는 분야는  섬유(47%), 일반 제조(42%), 식음료 산업(41%)이며, 가장 적은 어려움을 갖는 분야는 자동차(47%), 드론/무인(43%) 항공 우주/군사/방위 산업(42%)이다.

비전 유도 로봇

로봇 팔은 작업을 수행하는 동안 로봇의 베이스가 고정되어 거의 이동되지 않는다. 하지만 최근 작은 칩에서 더 많은 컴퓨팅을 사용할 수 있고 로봇과 카메라 크기가 감소함에 따라 창고의   물류 작업에 배치된 로봇이 모바일 로봇 영역으로 이동하고 있다.

비전 유도 로봇을 통합하는 데 가장 어려움이 없는 것으로 나타난 산업은 농업/환경(54%), 섬유(53%), 임업/목재 산업(50%)이다. 중간 등급의 어려움이 있는 산업은 상위로부터 섬유(47%)와 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력) 산업(38%), 제약 및 컨테이너/포장 산업이(각 35%)이 각각 차지했다. 비전 유도 로봇 통합에 대한 가장 큰 어려움이 있는 산업은 자율 로봇(37%), 자동차(31%) 및 플라스틱 산업(28%)이다.

임베디드 비전

임베디드 기술을 통합하는 데 어려움이 적은 곳은 자동차(51%), 제약(50%) 및 일반 제조 산업(48%)이다. 반면 큰 곳은 플라스틱(32%), 농업/환경(24%), 의료/의료 기기 산업(22%)이다.

중간 수준의 어려움을 겪고있는 분야는 농업/환경 산업(45%), 에너지(석유, 가스, 태양열, 풍력) 및 항공 우주/군사/방위 산업이 각각 44%, 식음료 및 드론/무인 산업은 각각 43%였다. 이번 설문결과가 머신비전과 이미징 산업이 발전하는 하나의 계기가 되길 바란다.

자료 제공: Vision system design(www.VisionSystemsDesign.com)