머신 비전(Machine Vision)이란

머신 비전이란?

기계에 인간이 가지고 있는 시각과 판단 기능을 부여한 것으로 사람이 인지하고 판단하는 기능을 하드웨어와 소프트웨어의 시스템이 대신 처리하는 기술이다.

 

 

머신 비전을 이용해 제품의 표면 마무리 검사,물리적 결함 추적, 컨베이어의 물체 수 파악,섬유 제품의 검사,색깔 검사, 인쇄회로기판(pcb) 검사, 포토마스크, 반도체제조, 결점존재/부재확인, 로봇유도, 크기 및 모양 확인, 부품 누락 여부 검사, 올바른 장착, 배치, 현미경으로 볼 정도로 미세한 부품의 완성도 확인, 일련번호 판독을 카메라,영상보드,광학기기,영상처리소프트웨어 등을 이용하여 수행한다.

 

제조업체는 고속, 고배율 확대, 24시간 작업 및 측정의 반복성등이 필요한 시각 검사를 위한 머신비전 시스템을 선택한다. 머신 비전의 이용이 활발한 반도체 제조는 시각 검사 기술에 크게 의존하며 이 기술 없이는 컴퓨터칩의 생산율이 현저하게 감소한다. 머신 비전 시스템은 정밀하고 정확하게 고속에서 실리콘웨이퍼, 프로세서칩, 레지스터와 콘덴서와 같은 하위 구성품을 검사한다.

 

최근의 머신비전은 각종 산업분야가 자동화로 전환되면서 반도체 업계는 물론 알루미늄, 자동차, 휴대폰, 물류, 제약/의료, 식음료, 소비재, 목재, 섬유, 유리, 철, 주조, 화학등 거의 업계 전체의 생산공정에 단순한 측정뿐만 아니라 획득한 영상의처리, 판단 프로세서까지 사용자의 목적에 맞게 광범위하게 사용되고 있다.

 

 

예를들어,

 

 

일반적으로 사람이 해야 하는 기계, 반도체, LCD 제품 등의 검사를 카메라와 컴퓨터를 통해 대신 하는 것이다.

 

 LCD 모니터에 불량 화소가 있는 것을 판별하기 위해서 예전에는 LCD를 켜 놓고 사람의 눈으로 일일이 확인했어야 했다. 하루에 공장에서 생산되는 제품 수를 생각해 볼 때 시간과 인력의 소비가 상당할 것이다. 하지만 머신 비전 기술을 응용하면 LCD 사진을 카메라로 찍어서 컴퓨터로 처리하면 컴퓨터가 자동으로 불량의 유무, 위치, 종류까지 판별해준다. 속도 향상과 인력 절감이라는 측면에서 획기적인 기술이라 할 수 있다.

 

 즉, 머신 비전 기술은 인간의 고유한 사고 능력인 “판단”을 대신 해 준다는 측면에서 새롭고도 유용한 분야일 것이다.

 

실제로 예전의 검사장비는 인간의 오감(시각, 청각, 후각, 미각, 촉각)을 향상시켜주는 데 불과하였다. 예컨대 머신 비전에서도 사용되는 CCD 현미경 카메라의 경우, 예전에는 인간이 볼 수 없는 작은 영역을 크게 확대해서 촬영하여 인간이 판단을 내릴 수 있도록 도움을 주는 역할을 수행했다. 즉, 과학기술을 통해 만든 기기들은 단순히 인간의 판단을 돕는 데 불과하였던 것이다. 그 기계들은 확대, 증폭된 데이터를 인간에게 보여줄 뿐, 결과물의 문제점, 종류 등에 대한 아무런 판단과 정보를 제공할 수는 없었다.

 

 하지만 이제는 기계가 인간의 고유한 영역인 판단을 대신하고 있다. 그것은 검사 장비의 발달 뿐 아니라 컴퓨터의 도입, 알고리즘을 발달로 인해 가능해지게 된 일이다.

 

머신 비전은 CCD 카메라를 통해 입력된 각 CCD 화소의 밝기값 비교, 평균과 표준편차를 통해 평균과 극도로 떨어진 부분의 검색, 문제가 되는 부분의 면적 계산 등을 대신 수행하게 된다. 그리고 최종적으로 “세로로 256번째 줄 가로로 512번째 줄에 위치한 화소의 밝기가 평균에 비해 지나치게 밝다. 불량 면적은 10개 화소로 이물질이 유입된 것으로 추측된다.”와 같은 종류의 결론을 내리게 된다. 인간이 할 수 있는 일, 눈으로 보기, 계산하기, 머리로 생각해서 결정 내리기와 같은 대부분의 것들을 기계가 대신할 수 있게 된 것이다.

 

 물론 최종 판단, 사후 검사는 인간이 수행하겠지만 고대로부터 지금까지 철학 등 여러 분야에서 의사 결정과 판단은 인간의 고유한 능력이었다고 믿어져 온 점을 생각해볼 때 머신 비전의 등장은 분명 획기적일 것이다. 머신 비전 이외에도 컴퓨터가 판단을 내리는 다른 사례는 많을 것이다. 하지만 산업 분야에 광범위하게 활용되고 있으며 발전과 응용의 속도도 빠르다는 점에서 머신 비전은 분명 주목해 보아야 할 것이다.

 

 

머신비전 개념 소개

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

출처 : DATAlog, 앤비젼