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SUALAB in Media

수아랩은 머신러닝 기반 이미지 해석 솔루션으로 제조업의 새로운 가치를 창출합니다.

‘불량품 잡는 인공지능’, 기존 머신비전 검사의 한계를 뛰어넘은 ‘수아킷’ 첫 선
2017-07-04  |  Brainbox News

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이세돌과 커제를 연달아 꺾으며 세간의 관심을 모은 알파고와 인공지능.
세기의 바둑 천재들을 무릎 꿇린 인공지능이 이제는 불량품을 잡는 사냥꾼으로 공장에서 활약할 전망이다.

인공지능 기반 스마트 팩토리 솔루션 업체 ‘수아랩(SUALAB)’(대표 송기영)은 지난달 28일 딥러닝 기반의 머신비전 검사 소프트웨어 ‘수아킷(SuaKIT)을 공식 출시했다. 수아킷은 이미지 해석 기술을 기반으로, 기존 머신비전 기술로 검사가 어려웠던 다양한 영역을 대상으로 검사의 정확도와 속도를 한층 높여 존재감을 드러내고 있다.

기존에는 엔지니어가 이미지 상에서 결함에 대한 정의를 하나하나 내리고, 결함의 특징값을 수동으로 설정해야 했다. 때문에 반도체나 LCD처럼 표면 형태가 정형화되어 있는 분야에서만 머신비전 기술이 활용 가능했다. 반대로 섬유나 천연가죽 등 표면 형태가 비정형화되어 있는 분야에서는 결함의 특징값을 수동으로 설정하기가 어려워, 육안검사에 의존하는 경우가 대부분이었다.

이 한계를 극복한 비밀이 바로 수아킷의 딥러닝 기술이다. 소수의 정상품 이미지와 불량품 이미지를 모아서 딥러닝 알고리즘을 학습시키면, 인공지능 신경망이 결함의 특징값을 스스로 찾아낸다. 결함의 특징값을 수동으로 설정할 필요가 없기 때문에 표면 형태가 불규칙한 섬유, 가죽 등의 제조업 분야에서도 활용이 가능하다. 그 뿐 아니라 태양광, 카메라, PCB 등 이미 머신비전 기술이 활용되던 영역에서도 더욱 높은 정확도와 빠른 속도로 불량을 검출하고 분류할 수 있다.

특히, 머신러닝을 전공한 엔지니어가 아닌 일반인들도 손쉽게 프로그램을 이용할 수 있기 때문에 검사의 진입장벽이 크게 낮아진다. 엔지니어가 일일이 코딩을 해야 하는 시스템이 아닌, 결함 데이터를 모아 입력해주기만 하면 시스템이 스스로 학습하고 그를 통해 더욱 정교해지는 시스템이기 때문이다.

또한 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기술을 통해 고성능 GPU에서 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있도록 설계됐다. 이는 빠른 속도를 요구하는 제조 공정에서도 수아킷이 최고의 활약을 가능케 한다.

수아랩 송기영 대표는 “수아랩이 현재 보유하고 있는 딥러닝 기반 머신비전 기술이 독보적인만큼, 향후 더욱 빠르게 진입장벽을 구축하여 공장 자동화 부문에서 독보적인 기업이 되겠다.”고 자신했다.

인공지능이 공장의 불량품을 정확하고 빠르게 잡아내며, 이에 대한 정보를 바탕으로 기업이 더욱 좋은 품질의 제품을 생산할 수 있도록 하는 스마트 팩토리. 이 꿈의 공정에 대한 기대감이 높아지는 가운데, 새롭게 도전장을 내민 수아킷에 대한 관심도 점점 뜨거워지고 있다.
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