AI 머신비전의 현재와 미래를 조망한 ‘2025 AI 머신비전 컨퍼런스’가 지난 22일 서울 코엑스 컨퍼런스룸에서 성황리에 열렸다. (사)한국머신비전산업협회와 ㈜첨단이 공동 주최·주관한 이번 행사는 ‘AI와 로봇으로 융합하는 머신비전 활용 방안과 최신 기술’을 주제로, 머신비전 업계 주요 기업들이 한자리에 모여 차세대 비전 기술의 방향성을 제시했다.
이번 컨퍼런스에는 AI 딥러닝 비전검사, FPGA 기반 고속 영상처리, 3D 센싱, 고해상도 광학 솔루션, 고급 이미지 처리 등 산업 전반의 기술 주제가 폭넓게 다뤄졌다. 제조·반도체·디스플레이·2차전지·물류 자동화 등 산업 현장에서의 적용 사례가 소개되며 AI 기반 스마트 팩토리 전환의 실질적 로드맵을 제시한 자리로 평가된다.
뉴로클과 라온피플, AI 비전의 실무적 확장 사례 제시
첫 세션에서 뉴로클(Neurocle)의 이승엽 팀장은 오토 딥러닝 기반 비전검사 플랫폼과 신제품 ‘Neuro-T Engine’을 공개했다. 그는 “비전검사에 AI를 적용하는 가장 큰 장벽은 학습 데이터와 모델 최적화의 복잡성”이라며 “Neuro-T Engine은 기존보다 70% 이상 빠른 학습 속도와 20% 이상 향상된 불량 검출 정확도를 구현했다”고 강조했다. 이번 솔루션은 반도체·디스플레이 라인의 패턴 결함과 PCB, 2차전지 불량 탐지 등 고난도 검사 공정에서의 실시간 적용성을 높였다.
뒤이어 발표한 라온피플(Laon People)의 인세용 실장은 스마트 팩토리 구현의 핵심으로 ‘ADC System(Automatic Defect Classification)’을 소개했다. 이 시스템은 AI 기반 결함 분류 엔진과 영상 데이터베이스를 연동해 생산 현장의 품질 데이터를 실시간 분석한다. 인 실장은 “ADC는 검사 데이터를 단순 분류가 아닌 공정 피드백 구조로 연결하는 것이 핵심”이라며 “검사-분류-개선의 순환 구조를 자동화함으로써 생산성 향상과 불량률 감소를 동시에 달성할 수 있다”고 설명했다. 두 기업 모두 머신러닝 알고리즘의 자동화와 공정 데이터의 지능형 활용이라는 공통된 방향을 제시하며 AI 비전기술의 실무적 확산 가능성을 강조했다.
메가페이즈, FPGA 기반 고속 2.5D 머신비전으로 정밀도 높여
세 번째 발표를 맡은 메가페이즈(Megaphase)와 크로스오버텍의 오인태 대표는 FPGA 탑재 카메라를 활용한 ‘Photometric Stereo’와 ‘Phase Measuring Deflectometry’ 기반 2.5D 머신비전 솔루션을 공개했다. 그는 “기존의 2D 검사 방식은 표면 반사나 미세 요철의 정보 손실이 불가피했지만, FPGA 병렬처리 기반의 2.5D 분석 기술은 미세한 광학 차이까지 실시간으로 포착할 수 있다”고 말했다.
해당 기술은 고속 영상 처리와 동시에 반도체·글래스·웨이퍼 표면의 형상 정보를 2.5차원 깊이 데이터로 변환하여 결함 검출의 정확도를 획기적으로 개선한다. 특히 FPGA의 하드웨어 연산 구조를 활용해 이미지 취득과 분석을 병렬 처리함으로써 CPU 부하를 줄이고, 초당 수천 프레임의 데이터를 실시간 처리하는 고성능 비전 시스템을 구현했다. 오 대표는 “디지털 트윈 공정과 결합할 경우, 검사-측정-보정의 사이클을 자동화할 수 있어 제조 품질 관리의 정밀도를 새 수준으로 끌어올릴 수 있다”고 덧붙였다.
코그넥스, ‘One Vision’ 플랫폼으로 클라우드 협업 비전 구현
오후 세션의 첫 발표는 글로벌 머신비전 선도기업 코그넥스(Cognex)의 김창모 차장이 맡았다. 그는 “머신비전의 복잡성을 단일 플랫폼에서 해결하기 위한 전략적 전환이 필요하다”며, 클라우드 기반 협업 비전 플랫폼 ‘One Vision’을 소개했다. One Vision은 기존의 룰 베이스 비전, AI, 딥러닝 알고리즘을 모두 통합해 사용자가 손쉽게 검사 애플리케이션을 설계·학습·배포할 수 있도록 설계된 클라우드형 환경이다.
김 차장은 “이 플랫폼을 통해 개발자·운영자·품질관리자가 동시에 접속해 작업할 수 있고, 학습된 알고리즘을 전 세계 공장에 실시간으로 배포할 수 있다”고 설명했다. 또 “한국에는 2026년 1분기 출시 예정이며 아시아 시장을 위한 데이터센터를 국내에 구축할 계획”이라고 밝혔다. 그는 원비전 도입을 통해 PC GPU 비용 절감, 개발 효율성 향상, 글로벌 협업 최적화를 동시에 달성할 수 있다고 강조하며 “머신비전의 경계를 허무는 글로벌 플랫폼이 될 것”이라고 전망했다.
바이렉스, 장비 설계 자유도를 높이는 CIS 카메라 솔루션
다음 순서에서 바이렉스(Virex)의 김승엽 대표는 ‘장비 설계의 자유를 주는 CIS(Camera Integrated Sensor)’ 솔루션을 소개했다. 그는 “기존 라인스캔 카메라가 가진 높은 설치 복잡도와 비용 문제를 해결하기 위해, 센서·렌즈·조명을 일체형으로 구성한 CIS 카메라를 제안한다”고 밝혔다. CIS 카메라는 협소한 공간에도 설치 가능한 초소형 광학계로, 광 왜곡이 거의 없고 초점 조정이 불필요한 것이 장점이다.
김 대표는 “CIS 카메라는 라인스캔 대비 3분의 1 수준의 높이로 설치 가능하며, 고정밀·고해상도 검사를 지원한다”고 설명했다. 특히 3600dpi 해상도의 최신 CIS 카메라는 반도체 및 2차전지 공정에서 기존 라인스캔 시스템을 대체할 수준의 성능을 구현한다. 김 대표는 “협소한 생산라인에서도 장비 설계 변경 없이 설치가 가능하며, 장비 소형화와 공정 수율 개선을 동시에 달성할 수 있다”고 강조했다.
코어이미징, 고해상도 TOF 3D 기술로 스마트팩토리 혁신
코어이미징(Core Imaging)의 김병엽 대표는 ‘스마트팩토리 혁신을 위한 High Resolution CORE-TOF 3D 기술’을 주제로 발표했다. 그는 “기존 ToF(Time of Flight) 카메라가 낮은 해상도와 짧은 측정거리로 인해 한계가 있었다”며, “당사는 세계 최초로 1.3메가급 고해상도 TOF 카메라를 개발해 대형 물류창고와 공장 자동화 환경에 최적화했다”고 설명했다. CORE-TOF는 기존 VGA급 대비 4배 높은 해상도(1280×1024), 초당 178fps의 속도, ±2% 이내 거리 측정 정확도를 구현한다. 또한 교체형 시마운트 렌즈와 다중 V셀 레이저를 적용해 거리와 시야각을 사용자가 직접 조정할 수 있다.
김 대표는 “고속 물류·지게차·로봇 핸들링 분야에서 고정밀 거리 인식이 가능해 인건비 절감과 안전사고 예방에 기여할 수 있다”며, “중대재해처벌법 강화 등 산업 안전 요구에 대응하는 3D 비전 핵심 솔루션으로 발전시킬 것”이라고 밝혔다.
포스로직·아이프리즘, 고급 이미지 처리와 AI 검사 융합
포스로직(ForceLogic)의 송종현 대표는 “AI와 딥러닝이 대세지만, 광학과 소프트웨어의 정밀 튜닝이 여전히 중요하다”고 강조하며 고급 이미지 처리 기술을 소개했다. 그의 발표 주제는 ‘고급 이미지 처리 기술을 통한 광학 조건 개선과 신뢰성 높은 AI 검사’였다. 포스로직의 FL 오토 셰이딩·디노이징 알고리즘은 주파수 영역 기반 연산을 통해 음영 보정과 노이즈 제거를 수행하며, 이미지 원색과 엣지를 손상시키지 않는 것이 특징이다. 송 대표는 “비전 검사에서 남은 2%의 미세 불량을 줄이려면, 하드웨어보다 소프트웨어적 이미지 보정력이 관건”이라며 “AI 모델이 인식하기 어려운 환경에서도 정밀한 데이터 품질을 유지할 수 있다”고 말했다.
마지막으로 아이프리즘(i-PRISM)의 최주희 연구원은 딥러닝 기반 스마트 비전 검사 솔루션 ‘I-egg 3.0’을 발표했다. 그는 “AI 모델의 학습 효율과 재현성을 높이는 것이 핵심”이라며, “I-egg 3.0은 반도체·자동차 부품 검사에서 불량 예측률을 평균 95% 이상으로 끌어올렸다”고 밝혔다. 이 솔루션은 학습 데이터 자동 분류와 결함 유형별 모델 최적화를 지원하며, 사용자 친화적 인터페이스로 빠른 검사 셋업이 가능하다.
AI 머신비전, 스마트팩토리 혁신의 촉매로
이번 컨퍼런스는 AI와 머신비전의 융합이 단순한 이미지 인식 수준을 넘어, 제조·물류·산업 전반의 프로세스를 재정의하고 있음을 확인시켰다. 하드웨어·소프트웨어·AI 플랫폼이 결합하면서, 머신비전은 이제 ‘스마트팩토리의 두뇌’로 자리 잡고 있다. 한국머신비전산업협회 관계자는 “산업 자동화의 완성도를 높이는 핵심 기술로 AI 머신비전의 역할이 더욱 커질 것”이라며 “국내 기업들의 기술력이 글로벌 수준으로 빠르게 도약하고 있다”고 말했다. 이날 발표된 기술들은 실제 산업 현장 적용이 이미 가시화된 사례들로 이후 스마트 제조·로봇 비전 시장의 핵심 동력으로 주목받고 있다.
헬로티 김재황 기자 |
