고정밀도 AI 비전 검사에 최적화...효율성·생산성↑ ‘비전문가 활용성 제고’ SICK Nova Foundation 소프트웨어 장착 씨크(SICK)가 인공지능(AI) 기반 머신비전 시스템 ‘Inspector83x’를 출시했다. 이 제품은 고속 생산라인에 특화된 AI 비전 검사 솔루션으로, 품질검사 영역에서 고도화된 효율성과 생산성을 달성하는 데 기여한다. 또 해당 솔루션의 가장 큰 특징 중 하나는 카메라에 일부 샘플 및 레퍼런스를 적용하는 작업만으로 초기 설치가 가능한 점이다. 구체적으로, 복잡한 생산 현장을 관리하는 사용자는 시크의 웹 서비스 컴퓨팅 기능인 ‘dStudio Cloud’를 통해 분류 작업을 훈련한 자체 신경망을 자율적으로 다룰 수 있다. Inspector83x에 접목된 하드웨어는 최대 5MP의 해상도 및 고사양 조명이 이식돼 검출 정확도가 향상됐다. 아울러 쿼드코어 CPU가 탑재됐고, 산업용 네트워크 기반 고속 데이터 전송이 가능해 기기 자체적으로 AI 검사를 진행할 수 있다. 이와 관련해 결함 및 이상 감지, 분류 등 품질검사 공정을 수행하는 머신비전 검사는 초당 최대 15회급 성능으로 알려졌다. 이 성능은 소비재(Fast-Moving Co
MVTec Software가 완전한 머신비전 애플리케이션을 생성하고 해결하고자 하는 머신비전 초보자에게 적합한 MERLIC 5.4 머신비전 소프트웨어를 출시했다. 소프트웨어의 5.4 버전은 REST 인터페이스를 통해 작동하고 Schneider Electric Modicon PLC®로 제어할 수 있는 플러그인을 사용하여 보다 쉬운 프로세스 통합에 초점을 맞춘다. 또한 소프트웨어는 조도가 낮은 객체를 처리할 때 짧은 노출 시간과 긴 노출 시간으로 이미지를 획득하여 단일 이미지로 합칠 수 있다. 이 방법을 사용하면 조명과 같은 비스트리밍 장치도 MERLIC 내에서 사용할 수 있다. MERLIC 5.4는 머신러닝 기술을 활용하여 객체를 식별하고 검사하며 측정하고 분류할 수 있다. 또한 로봇 유도 및 품질 관리와 같은 다양한 산업 분야에서 사용할 수 있다. MERLIC은 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며, 다양한 프로그래밍 언어(C++, C#, VB.NET, Python)를 지원한다. 또한 HALCON 머신비전 라이브러리와 호환되므로 HALCON의 모든 기능을 MERLIC에서 사용할 수 있다. 헬로티 김진희 기자 |
Automation Technology(AT)는 자사의 3D 센서 및 적외선 카메라와 함께 사용할 수 있는 포괄적인 소프트웨어 패키지를 출시했다. AT Solution Package에는 이전의 모든 소프트웨어 뿐만 아니라 Metrology Package 및 IRSK Simulator와 같은 새로운 도구가 포함되어 있다. 이 시뮬레이터는 스마트 IRSX 적외선 카메라의 디지털 트윈으로, 사용자가 컴퓨터에서 자신의 앱과 구성을 테스트한 다음 나중에 카메라로 전송할 수 있다. SDK 및 개별 소프트웨어 도구는 모바일 장치에서도 사용할 수 있다. 이 소프트웨어를 사용하면 HALCON(MVTec), CVB(Stemmer Imaging) 및 MATLAB(MathWorks)와 같은 타사 제품과 통합할 수 있다. 국내에서는 화인스텍이 Automation Technology의 제품을 유통하고 있다. 헬로티 김진희 기자 |
테크닉스는 5월 23일 HALCON 23.05 버전 출시 예정이라 밝혔다. 새롭게 출시하는 HALCON 23.05 버전에는 3D Gripping Point Detection, Global Context Anomaly Detection, Bar Code Reader Improvements, Deep OCR Training 등 기타 다양한 기능이 추가됐다. 3D Gripping Point Detection HALCON에서는 딥러닝이 3D 솔루션에도 적용됐다. 3D Gripping Point Detection 기능은 대상체에 대한 사전 정보 없이도 POSE값 추출이 가능하기 때문에 다양한 현장에 유연하게 적용할 수 있다. Global Context Anomaly Detection HALCON의 기존 Anomaly Detection과 마찬가지로 '좋은 이미지'만 트레이닝 데이터로 필요하고, 데이터 라벨링을 하지 않아도 된다. . 이 기술을 통해 누락, 변형 또는 잘못 배열된 구성 요소와 같은 기존에 감지하지 못했던 변형 또한 감지할 수 있다. 반도체 생산의 인쇄 회로 기판 검사 또는 각인검사 등에 활용될 수 있다. Bar Code Reader Improvements
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