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검사공정의 양·불량 판단…‘AI’에게 물어보세요

스마트공장, 딥러닝 솔루션 적용으로 생산품질 향상 기대

검사공정의 양·불량 판단…‘AI’에게 물어보세요
라온피플 추연학 이사가 코엑스 컨퍼런스룸에서 ‘스마트공장에 딥러닝 기반 솔루션 적용 방안’에 대해 발표했다.

[산업일보]
인라인 공정에서 보다 정확하게 양품과 불량을 가려내는데 인공지능(AI)의 활약이 기대를 모으고 있다.

지난 11일, 코엑스 컨퍼런스룸에서 라온피플 추연학 이사는 ‘스마트공장에 딥러닝 기반 솔루션 적용 방안’에 대해 발표하며 “딥러닝 기술을 기반으로 한 인공지능이 검사공정에 도입되면 휴먼에러를 줄이고 양품 판정에 보다 효율을 높일 수 있다”고 언급했다.

이번 발표는 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2018의 세션 중 하나로 진행됐다.

양품 판정, 정형화된 수치 없어
추연학 이사는 “치수검사, 조명의 조정 등으로 현재도 비전검사를 통해 불량 검출이 잘 되고 있지만 아직도 많은 부분이 사람에 의한 육안검사로 이뤄지고 있다. 때문에 작업자 마다 다른 기준 및 적용하는 기업의 숙련자에 따라서 다르게 판단되는 경우가 있다. 즉 양불 판정에 대한 정형화된 수치가 없는 상황이다”고 지적했다.

이어, “실제 생산현장에는 불량의 발생이 매우 적어서 불량 이미지를 수집하기도 쉽지 않다. 또한 시료 반출 문제로 시료 역시 얻기 힘든 경우가 많다. 여기에 이미지를 보고 판단하기 어려운 경우에는 데이터에 대한 기본 지식이 없으면 분류 자체도 불가능할 때도 있다”고 덧붙였다.

때문에 라온피플에서는 실제 데이터를 분류하는 사람이 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)을 이용해 분류하고 적용하는 것이 가장 효과적이라고 판단하고, 프로그램이 쉽고 작업의 효율을 높일 수 있는 방향으로 솔루션을 개발했다고 추연학 이사는 전했다.

이 같은 솔루션을 개발한 배경에 대해 추연학 이사는, “학계에서는 정확도(accuracy)와 자연영상에 초점을 두고 있어서 매우 복잡한 프로그램이 대부분이다. 이 때문에 라온피플에서는 공장 작업시 발생되는 영상의 특징에 맞춰 윈도우즈 프로그램을 통해 사용자가 쉽게 트레인(Train)이 가능하며 설정만으로 필요한 모델 선택이 가능하도록 했다”고 설명했다.

또한, “엔비디아(NAVI) AI를 통한 딥러닝 기술을 도입해 검사시스템을 구축했는데 트레인 시킬 데이터를 제공하고 시료에 적합한 네트워크망을 구성 및 테스트 시료를 통한 정확도 검토 후에 검사시스템을 구축하면 된다”고 말했다.

검사공정의 양·불량 판단…‘AI’에게 물어보세요

휴먼에러 ↓…검사품질 ↑
추연학 이사는, “현재의 딥러닝은 모든 불량을 검출할 수 있는 것은 아니다”며, “검사 대상에 따라 검사가 잘 되지 않는 경우가 있어서 적용 분야별 솔루션을 만들게 됐다”고 말했다.

이어, “자사에서 개발한 제품은AIPI(Artificial Intelligence PCB inspection), AIDI(Artificial Intelligence Display inspection), AIXI(Artificial Intelligence X-ray inspection) 등으로 이를 통해 PCB, 디스플레이, X-ray, 알약 검사 공정에 적용했다”고 간단히 소개했다.

그는, “앞서 AOI 검사장비에서 나온 불량을 딥러닝 기반의 AIPI를 통해 필터링 과정을 거친 사례를 소개했는데 이러한 딥러닝 기반의 검사를 통해 나온 불량을 다시 사람이 검사하는 VRS 검증하면 필터링을 거쳐 나온 이미지만을 검사하게 돼 작업자가 보다 집중할 수 있다. 즉, 전체 생산품에 대한 품질면에서 향상될 것으로 기대한다”고 말했다.
김원정 기자 vuswlq@kidd.co.kr

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