SF AW2021 주요 참가업체 스케치(4)트윔 AI금속부품 검사기 등 4개의 데모 시연...AI검사 대표기업 진면목 과시
최교식 2021-09-17 16:05:50



 

 

트윔 전시 부스 전경(사진 무인화기술)

 

AI와 머신비전, 이 두 가지 중요한 기술을 핵심 사업영역으로 하는 #트윔 은 이번 전시를 통해 다양한 제품에 대해 #딥러닝검사 가 가능하다는 것을 알리는 데 초점을 맞춘 전시를 진행했다. 트윔의 이봉섭 이사는 “고객사에서 원하는 제품이 어떤 제품이 됐건, 검사항목이 어떤 것이든, 설비부터 다양하게 컨셉을 잡고 제안을 하고 검사까지 적용할 수 있는 걸 보여주고 있다.”고 말하고 “ #AI검사 를 하게 되면 실제로 사람을 줄일 수 있고, 기존에 안되던 검사도 가능하다.”라고 덧붙였다.

트윔은 이번 전시에 툴 검사 및 금속부품 검사, 타이어 검사 등 4개의 데모를 시연했다. 원통형의 결함을 회전을 통해서 난반사를 잡아서 검사하는 데모 등, 트윔의 뛰어난 기술력을 유감없이 보여주는 데모들이 참관객을 끌어 모았다.

<AI 금속부품 검사기>

치핑(Chipping), 버(Burr), 스크래치, 찍힘, 가공불량 등 일반적인 불량 및 난반사, 비정형, 미세불량까지 정확하게 검사할 수 있다. 제품의 상면, 하면, 측면, 내부, 홀 등 전면검사를 신속하게 진행할 수 있다는 것이 장점이다. 금속 난반사에 대한 균일한 품질을 보장할 수 있다는 점이 포인트. 자동차부품이 아니라도 다른 컨셉에 맞춰서 제작이 가능하다.

 

AI 금속부품 검사기(사진 무인화기술)

 

 

<AI 산업용 내시경 검사 로봇>

트윔의 AI 검사 소프트웨어인 MOAI 4.0과 싱글로봇, 내시경 카메라의 조합으로 엔진 커버의 홀 검사를 하고 있다. 육안검사가 어려운 좁고 막혀있는 내관의 비정형 불량을 내시경 카메라로 검사한다는 것이 포인트. 검사 대상에 맞는 내시경 카메라 사이즈와 해상도 선별 및 맞춤화로 정확도를 보장한다. 작은 구멍에 한치의 오류없이 빠르고 정확하게 내시경 카메라를 투입해 불량을 검출한다.

이 이사는 “홀이 있는 경우는 카메라로 이미지 촬영이 안 되기 때문에, 고객사로부터 니즈가 많다. 사람이 라이트를 비춰가면서 보던 것을 내시경 카메라를 접목해서 바닥면에 있는 부식이나 이물, 나사산이 돌아가면서 생기는 스크래치, 찍힘 등을 검사하고 있다.”라고 말했다. 이 데모 역시 제품에 맞게 다양한 컨셉으로 딥러닝을 제안한다는 트윔의 메시지를 전달하고 있다.

 

AI 산업용 내시경 검사 로봇(사진 무인화기술)

 

<AI 회전 검사기>

비전검사가 어려운 금속 재질 원통형 바(Bar) 표면의 스크래치, 찍힘, 용접 비드, 버(Burr), 치핑(Chipping) 등의 가공불량을 MOAI 4.0을 통해 한 번에 검사하는 것을 보여주고 있다.

원통형에 대응한 회전검사를 보여주고 있으며, 가공면의 특징 및 불량을 구분하여 검출한다. 빠르고 일정한 속도로 연속회전 및 분할회전 촬영검사가 가능하다.

AI 회전 검사기(사진 무인화기술)

 

<AI 타이어 외관 검사기>

타이어 내·외관의 찍힘, 스크래치, 이물, 버블 등의 불량검사 및 STUD 삽입, 홀 위치 및 편차검사까지 모두 인공지능으로 검사한다. 트윔의 AI 검사 소프트웨어인 MOAI4.0을 적용해 빠르고 정확하게 검사를 진행하고 있다. STUD 타이어 시 균일한 품질 확보가 가능하며, 실시간으로 검사하고 그 결과를 모니터를 통해 확인할 수 있다.

AI 타이어 외관 검사기(사진 무인화기술)

 

 

<현장인터뷰>

 

 

 

“2D 이미지뿐만 아니라, X-Ray 이미지, 초음파 데이터까지 딥러닝으로 진행”

 

 

 

 

트윔 이봉섭 이사

 

 

 

Q. 최근 들어 트윔의 비즈니스가 좋아 보인다. 그 이유는 무엇인가?

A. 최근 계약을 많이 했다. 그동안 고객들이 검사기는 많이 도입했는데 효과를 크게 보지 못하고 있다. 기술적으로 가성불량(불량이 아닌데 불량으로 판정하는 것)도 많이 나오고 있고, 미검도 나오고 있어서, 검사기는 도입했지만 실제로 사람을 줄이질 못한다. 그래서 고객사가 이를 해결할 수 있는 새로운 기술에 대한 인지를 많이 하게 됐고, 우리가 테스트를 통해서 고객사의 궁금증과 우려를 해소시켜 주면서, 고객사에서도 우리 트윔을 믿고 발주까지 주시는 사례가 늘어나고 있다.

Q. 최근 진행한 프로젝트 중에 매출 기준으로 가장 컸던 건 어떤 프로젝트인가?

A. 코로나 진단 키트 프로젝트와 모 자동차 업체 프로젝트가 가장 컸다.

Q. 트윔의 AI 검사 고객은 주로 자동차 부품 업계인가? 반도체 분야는 어떤가?

A. 자동차부품 검사를 많이 하고 있다. 반도체보다는 2차전지와 바이오, 식품 이런 분야를 많이 하고 있고, 최근에는 자동차 분야도 부품뿐만이 아니라 완성차업계에도 들어가고 있다. 자동차 조립공정에 있어서도 자동차가 고객에게 인도되고 나면 안에 들어가는 내장이 안보인다. 그래서 내장재가 들어가기 전에 우리가 비전으로 AI 검사까지 하고 있다.

Q. 이번 전시회에서 트윔의 메시지는 무엇인가?

A. 고객사들이 많은 정보를 가지고 있질 못하다. AI 검사를 하게 되면 실제로 사람을 줄일 수 있고, 기존에 안되던 검사도 잘 된다는 것을 알리고, 이런 작업을 영업으로까지 연결하기 위해 참가를 하고 있다.

Q. 메인 전시품목은 무엇인가?

A. 지금 데모로 보여주고 있는 툴 검사나 금속검사, 타이어검사가 자동차와 연결이 되기는 하는데, 아이템에 대한 집중보다는 다양한 제품에 대해서 딥러닝 검사가 가능하다는 걸 알리는 것이 목적이다. 고객사에서 원하는 제품이 어떤 제품이 됐건, 검사항목이 어떤 것이든, 설비부터 다양하게 콘셉트를 잡고 제안을 하고 검사까지 적용할 수 있는 걸 보여주고 있다.

Q. 최근 트윔에서 가장 관심을 갖는 시장이나 기술이라면?

A. 그동안 디스플레이 분야를 주력으로 해오다가, 디스플레이 외에 자동차 분야를 많이 하고 있다. 자동차 중에서도 이차전지 이외에 차세대로 넘어가는 부분에 집중을 하고 있다.

Q. 트윔 T-MEAG의 장점은 무엇인가?

A. T-MEAG는 딥러닝이 적용된 검사설비인데, 타사의 경우는 검사설비 따로 비전 따로 이렇게 진행을 한다. 그래서 진행하다가 문제가 발생됐을 때 그걸 조율하기가 어렵다. 그런데 우리는 한 번에 진행을 하다 보니까 문제가 발생되지 않도록, 고객이 만족할 수 있도록 제안을 할 수 있다는 것이 장점이다. 또 프로젝트를 진행하다가도 중간에 고객사로부터 요구가 많이 들어온다. 여기까지 계약을 했는데, 고객이 여기도 검사를 하고 싶고 저기도 검사를 하고 싶고 할 경우, 비전만 해서 되는 것도 아니고 설비만 해서 되는 것도 아닌데, 이런 부분을 우리가 고객사 요구사항에 맞춰서 제안을 할 수 있고, 적용을 할 수 있다는 것이 T-MEGA의 장점이다.

Q. T-MEGA는 검사기만 판매하는 건가?

A. 범용화된 검사기는 아니고, 고객사 제품이 있으면 고객사가 원하는 공정에 대해서 컨셉부터 설계, 제작, 검사까지, 검사도 하드웨어와 소프트웨어가 들어가서 고객이 바로 사용할 수 있는 단계까지 제공을 한다.

Q. AI라고 하면 비용이 많이 들어갈 거라고 생각해서 중소기업에서는 엄두를 못 내는 경우가 많은데, 비용은 얼마나 드나?

A. 컨베이어 상에 비전만 들어가는 경우는 저렴하게 1억 원 이하로도 들어가는데, 검사기 형태로 들어가면 최소 1억 원 이상이 든다. 보통 간단한 검사면 1억 초반대에 가능한 것도 있고, 검사항목이 많은 건 3~4억, 5~6억 이렇게 계약이 된 것도 있다. 비용은 고객사 요구수준에 따라서 달라진다.

우리가 납품한 사례를 보면 투자비와 인력을 검토했을 때 일 년이면 투자비가 회수된다. 설비이다 보니까 8시간만 근무하는 게 아니고, 고객이 원하면 24시간 가동이 가능하다. 이런 경우는 반년이면 투자비가 회수된다. 설비를 계속 돌리고, 설비 한 대로 인원을 몇 명씩 빼는 효과가 있다 보니까, 대단히 빠른 시일 내에 투자비 회수가 가능하다.

AI 관련해서 소프트웨어, 즉 라이브러리가 PC 단위로 한 대씩 들어가는 경우가 있다. 검사를 딥러닝으로 하다 보면 속도가 관건인데 GPU로 어느 정도 해결이 되겠지만, 좀 더 빠른 속도를 위해서 PC가 병렬로 들어가는 경우가 있다. 이럴 경우는 PC마다 라이선스가 들어가니까 배보다 배꼽이 커지는 현상이 발생한다. 그러나 우리는 PC당 나가는 게 아니고 설비 대당 라이선스가 하나밖에 안 나가기 때문에, 여기서도 비용이 절감되고, 우리는 노하우가 많이 쌓여있어서, 우리가 직접 라벨링을 하기도 하기 때문에, 이런 기간이 많이 단축이 된다. 하드웨어도 우리는 워낙에 대량으로 소모를 하다 보니까 합리적으로 제안을 할 수 있기 때문에, 타사에 비해 저렴한 투자비를 제안을 할 수 있다.

Q. 트윔의 AI 검사 소프트웨어인 MOAI 5.0 버전이 출시를 앞두고 있는 것으로 알고 있다. MOAI 5.0 버전은 어떤 점이 개선이 되어 출시가 되나?

A. MOAI 5.0이 올해 안에 나올 예정이다. 기본적으로 검사기능은 모두 갖추고 있지만 좀 더 편리하고 빠르게 검사가 되는 부분도 있고, 학습형이다 보니까 학습이 중요한데, 이런 학습을 좀 더 편리하게 할 수 있고, 양품학습도 좀 더 고도화해서 진행하는 기능이 들어가 있다.

Q. 샘플은 어느 정도가 있어야 되나?

A. 제품마다 편차가 있는데, 적은 것도 있지만 보통 불량내용당 제품기준으로 50개에서 100개 정도를 얘기하고 있다. 학습도 제품 이미지를 찍으면 굉장히 많은 데이터를 만든다. 그렇기 때문에 제품도 과거에 비해 많이 줄일 수 있었고, 10개 정도면 검사가 되는 지 안되는 지 수준까지는 알 수 있는데, 현장에서는 미검이 절대 나오면 안 되고 가성불량을 줄이기 위해서 50개에서 100개는 필요하다.

Q. 전에 트윔 기업부설연구소 김재현 소장님과 인터뷰를 할 때, 룰 방식의 머신비전 검사 방식과 AI를 융합해 검사 신뢰성을 향상시키는 것이 트윔의 방향이라고 밝힌 적이 있다.

A. 최근 딥러닝하는 모든 회사들이 딥러닝 오픈소스를 가지고 하다 보니까 딥러닝만 적용하는 회사가 많이 있고, 기존에 룰 베이스만 가지고 사업을 하는 회사가 많이 있다 보니까 검사항목은 10가지 20가지인데, 그 10가지 20가지가 모두 룰 베이스나 딥러닝만으로 되질 않는다. 20개 중에 15개는 룰베이스로 되고 5개는 딥러닝으로 가능하다. 반대인 경우도 있는데 우리는 그런 부분을 딥러닝이 됐건 룰 베이스가 됐건, 검토단계에서 가장 적합한 항목별로 적합한 알고리즘을 적용하기 때문에, 이런 부분에서도 강점을 가지고 있다.

Q. 올해는 지난해에 비해 매출이 성장할 것으로 예상하나?

A. 올해 매출목표는 300억 원이다. 현재 시점에서 보면 목표는 무난하게 달성될 것 같다.

 

Q. 향후 계획은?

A. 최근 들어 2D 이미지뿐만 아니라 X-Ray 이미지, 그리고 초음파 데이터까지 딥러닝으로 수주를 해서 진행을 하고 있다. 이렇게 기존에 적용이 안 됐던 이미지까지 확장을 해서, 다양한 방법으로 다양하게 제안하는 걸 목표로 하고 있다.

 

Q. 그럼 시장이 다변화되는 거다?

A. 우리도 한 가지에 집중을 하면 좋겠지만 산업이 다양한 분야가 동시에 발전을 하고 있다 보니까, 고객이 필요한 여러 분야에 제공을 하게 되면 우리 트윔의 역량도 향상되고 보람도 있기 때문에, 다양하게 진행을 하고 있다. 특정영역이라고 해도 검사가 안 되는 부분이 분명히 있다. 그런 부분에 있어서 X레이나 다른 부분으로 눈을 돌려서 가능한 방법을 제안하고 있다.

Q. 그렇게 다양한 일을 하는데 있어서 인원은 충분한가?

A. 충분하다. 현재 연구소까지 포함해서 직원이 130명 정도 있고, 이 중에 엔지니어 비중이 80%다. 또 해외법인에는 별도의 인력이 있다.

Q. 트윔의 경쟁력을 설명한다면?

A. 한마디로 토탈 솔루션 제공능력이다. 앞서 T-MEAG의 장점도 얘기했지만, 고객이 사용하는데 불편함이 없게, 중간에 고객이 신경 쓰지 않도록 하는 것에 우리 트윔의 장점이 있다. 이건 우리 트윔이 제품 설비 설계부터 제작, 비전까지 함께 진행을 하기 때문에 가질 수 있는 장점이다. 그리고 셋업이라든가 안정화 이런 부분도 지금까지의 경험을 통해 효율화를 이뤘다. 빠른 시간 내에 셋업이 가능하고, 사용할 수 있도록 해주는 것, 이 점도 트윔의 경쟁력이다.

특히 AI 사업은 많은 비용이 든다. 우리는 고객사로부터 요청이 있으면 이미지취득부터 검사 가능성까지, 그리고 설비 컨셉 제안까지 무상으로 진행을 하고 있다. 보통의 회사들은 운영비용 때문에 이런 부분을 무료로 진행하기가 어렵다.

Q. 검사 시 AI기술을 사용하면 어떤 이점을 얻을 수 있나?

A. 고객은 일단 관리비용을 줄일 수 있다. 인원을 뽑는 부담과 인재를 육성해야 하는 부담이 줄고, 사람이 하기 싫어하는 업무를 대체할 수 있다. 또 균일한 품질로 생산해낼 수 있는 효과가 있다.



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