SICK, 규칙 기반 검사와 AI를 결합한 머신비전 소프트웨어 ‘SICK Nova’

SICK가 산업용 품질검사를 위한 머신비전 소프트웨어 ‘SICK Nova’를 제공한다. 2D·3D 비전 센서와 LiDAR 센서를 지원하며, 기존 규칙 기반 이미지 처리와 AI 기반 Deep Learning을 하나의 환경에서 사용할 수 있도록 구성했다.

▲ SICK Nova와 결합한 올인원 2D 비전 센서 ‘Inspector85x’

검사 수준에 따라 3단계 툴 세트 제공

SICK Nova는 검사 난이도와 기능에 따라 Presence Inspection, Quality Inspection, Intelligent Inspection의 세 가지 툴 세트를 제공한다. Presence Inspection은 물체의 존재·부재, 완전 성, 계수, 분류, 레벨 감시 등 기본적인 이미지 분석에 활용한다. 

Quality Inspection은 위치 결정과 치수 측정, 교정, 식별 기능을 추가해 생산 및 조립 공정의 정밀 품질검사에 대응한다. 상위 단계인 Intelligent Inspection은 Quality Inspection의 규칙 기반 툴에 Deep Learning 기능을 결합한다. 이상 감지와 물체 검출·분류 등 기존 규칙 기반 이미지 처리만으로 대응하기 어려운 검사 작업에 활용할 수 있으며, 예시 이미지를 이용한 티치인 방식으로 검사 애플리케이션을 구성할 수 있다.

▲ 3D 형상 측정과 분석을 수행하는 SICK Nova의 Quality Inspection 화면

2D·3D 데이터 활용한 AI 품질검사

AI 물체 감지 기능은 이미지에서 물체를 검색하고 개수와 위치를 파악하며, AI 블롭 파인더는 인스턴스 분할을 통해 겹쳐 있는 개별 물체의 윤곽을 화소 단위로 구분한다. 물체의 길이와 너비, 면적을 측정할 수 있어 계수와 분류, 위치 결정뿐 아니라 작은 균열이나 표면 이상 등의 분석에도 활용할 수 있다.

AI 이상 감지는 양품 이미지를 이용한 티치인으로 표면과 용접 이음 새, 접착 비드, 납땜 부품 등의 이상을 감지하고 OK/not OK 결과를 제공한다. AI 분류는 형태나 재질 특성이 일정하지 않은 물체의 분류와 조립 검사, 결함 분류 등에 활용할 수 있다. 일부 AI 기능은 장치에서 직접 최대 100개의 이미지로 트레이닝할 수 있으며, 대규모 데이터 학습에는 SICK dStudio 클라우드 서비스를 이용할 수 있다.

SICK Nova의 AI 기능은 2D 강도 데이터뿐 아니라 3D 높이 데이터도 활용한다. 높이와 체적, 위치, 실제 형상을 기반으로 물체를 분석할 수 있어 색상이나 인쇄 패턴의 차이에 영향을 덜 받는 3D 품질검사를 구현할 수 있다.

자료제공: SICK (www.sick.com)