머신비전 기술은 거의 모든 지능형시스템에 필요한 핵심요소기술이다. 본 논문에서는 최근 머신비전기술의 연구 동향을 이론적 관점과 응용의 측면에서 검토하고 앞으로의 발전 방향을 전망해 보고자 한다. 연구동향을 파악하기 위해서 사용된 자료는 비전분야의 저명한 국제학술대회에 발표된 최근 수년 동안의 논문과 관련 분야에서 인정받고 있는 첨단기술을 중심으로 하였다. 이러한 연구동향을 바탕으로 하여 머신비전 기술의 두 가지 중요한 발전방향으로, "물체인식 분야"와 "비전과 그래픽스의 결합분야"를 예측해 보았다. 머신비전 기술의 응용은 가정자동화(Home automation)와 사회자동화(Social automation)로 예측하였고 그 근거에 대해서도 논의하였다.
현재의 머신비전 솔루션은 수많은 주변 시장으로 확산되고 있으며, 실제로 비전기술은 어느 공장 자동화 시스템과도 융합할 수 있는, 속도가 빠르고 유연성을 가진 솔루션이 되고 있다. 특히, 기술 혁신으로 인해 비전 센서와 스마트 카메라, PC 기반 머신비전 시스템과의 경계가 희미해졌고, 더불어 머신비전기술이 제조 공정 및 로봇 기술들과 계속 융합되면서 대폭 성장 가능성이 창출될 것이다. 본 특집호에서는 다양한 분야의 머신비전과 융합된 기술들을 소개하고자 한다.
본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.
인간의 몸의 값이 1000냥이라고 하면 그중의 눈의 값은 900냥이라는 말이 있다. 그만큼 눈이 차지하는 즉 시각이 차지하는 비중이 매우 크다고 할 수가 있겠다. 또한 하등동물보다 고등동물로 진화해갈수록 시각의 활용도가 높아지는 것과 같이 각종 기계에 있어서도 자동화가 진전될수록 머신비전(Machine Vision)기술의 의존도 또한 높아지게 되었다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되고, 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 패키지 형식의 머신 비전 시스템은 산업 현장에 적용하는데 가격이 비싸고, 인터페이스 문제, 환경이나 필요조건 및 요구에 의한 시스템의 대처능력이 떨어지는 문제 등을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 PC 기반의 머신비젼 시스템에 관한 연구가 필수적일 수 있다. 이러한 점을 궁극적인 목표로 설정하고 본 연구는 산업현장에 적용할 수 있는 머신 비전 시스템의 최적화 설계 에 대한 기술을 연구하였다.
인간에게 있어서 시각 능력이란 정보 취득 및 처리 과정에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 능력은 기계에 있어서도 자동화가 진전이 될수록 기계의 시각 능력 즉, 머신 비전의 기술이 중요한 역할을 한다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되며, 이에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서도 산업 현장에 적용 할 수 있는 최적의 머신 비전 시스템 설계를 목적으로 하였으며, 그에 따른 PCB기판 검사 시스템에 대하여 연구하였다.
컴퓨터 비전은 카메라를 이용하여 측정대상의 영상을 획득하고, 추출하고자 하는 특징 값, 벡터, 영역 등을 알고리즘과 라이브러리 함수를 응용하여 검출한다. 검출된 데이터는 사용하는 목적에 따라 다양한 형태로 계산되고 분석한다. 컴퓨터 비전은 다양한 곳에 활용되고 있으며, 특히 자동차의 부품을 자동으로 인식하거나 품질을 측정하는 분야에 많이 활용된다. 컴퓨터 비전을 산업분야에서 머신비전이라는 용어로 활용되고 있으며, 인공지능과 연결되어 제품의 품질을 판정하거나 결과를 예측하기도 한다. 본 연구에서는 자동차 부품의 품질을 판정하기 위한 비전시스템을 구축하고, 생산된 데이터에 5개의 머신러닝 분류 모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 자동차 핵심부품 중 하나인 알터네이터 수풀의 육안검사를 대체하기 위한 머신비전시스템을 설계하는 데 목적이 있다. 플라스틱 사출물인 알터네이터 스풀의 경우 일반적으로 미성형, 찍힘, 뜯김, 크랙 등의 불량 유형이 발생한다. 스풀을 고속으로 전수검사하기 위하여 설계의 실패 사례를 예로 들었고, 이를 통해 최적의 고속 자동화 머신비전 시스템을 설계하고자 한다. 3차원 설계 소프트웨어인 Pro-Engineer와 CATIA가 사용되었다. 개발 제작 될 시스템은 산업현장에 적용하여 절대적 판정의 안정성을 도모하고, 생산성 향상 및 부품의 표준화를 확립하는 데 기여할 수 있다.
제조현장에서 품질검사를 위하여 사용되는 자동 시각 검사 장비는 국내뿐 아니라 일본, 대만 등 LCD 관련 제조사를 포함하여 세계적 제조업 기반 기업들의 공장 자동화 시스템에 주요 장비로 자리 잡고 있다. 자동 시각 검사 장비는 일반적으로 머신비전 시스템이라 부르며, 세계시장에서 머신비전 시스템 컴포넌트 분야에서만 2010년 기준으로 112억 달러에 이르고 2015년에 180억을 돌파할 것으로 예상하고 있으며, 이는 연간 9%의 성장률을 예측하고 있어, 잠재적 시장 가능성이 큰 분야임을 알 수 있다. 그러나 직업전문학교, 대학 등에서는 머신비전 시스템에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 산업현장에서 널리 사용되는 머신비전과 관련하여 교육의 필요성 및 수요분석 등을 통하여 교육 수요자들이 효과적으로 기술을 습득할 수 있도록 교육훈련 프로그램을 제안하였다. 제안된 방법은 기술 수요자의 수준에 따라서 총 훈련시간이 30시간에서 60시간으로 탄력적으로 운용될 수 있으며, 전공 분야에 따라서 선택적으로 훈련을 받을 수 있도록 구성되었다.
현재 Embedded system 에서 많은 기업체들이 리눅스를 채용하고 있고, 이러한 임베디드 리눅스는 실시간 운영체제가 필요한 로봇제어기에서부터 PDA, set-top box등 여러 분야에 걸쳐 응용되고 있다. 본 논문에서는 StrongARM SA-1110 CPU을 이용하여 만들어진 임베디드 시스템에 리눅스를 사용하여 독립형 비전모듈을 개발한 내용을 기술한다. 또한, WinCE 를 사용하여 개발된 비전모듈과의 성능을 비교하여 리눅스를 이용한 독립형 비전모듈을 평가하고, 머신비전 분야에서의 리눅스 응용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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