일본산업뉴스요약

넥스트 디바이스
AI 외관 검사장치
도쿄일렉트론디바이스, 판정 프로그램 자동생성

도쿄일렉트론디바이스는 인공지능(AI)을 활용하여 쉽게 외관 검사 시스템을 구축할 수 있는 이미지처리장치를 개발하였다. 제조라인에 설치하여 양품과 불량품의 판정이나 위치결정 작업 등을 자동화할 수 있다. 전문지식이 없어도 AI로 쉽게 판정 프로그램을 작성할 수 있게 된다. 제조현장의 노동력 부족 해소, 설비투자의 증설에 의한 부담 경감으로 이어진다.

도쿄일렉트론디바이스가 개발한 AI 외관 검사장치는 지금까지 어려웠던 판정 프로그램 작성을 자동화할 수 있다. 심층학습에서 AI에게 학습시키는 과거의 이미지데이터만 있다면 양품과 불량품의 특징량 차이를 자동으로 찾아내서 검사에 활용할 수 있게 된다.

생산라인에 설치한 카메라로 제품의 이미지를 촬영하여 그 자리에서 이상을 판단하여 제품을 선별할 수 있다. 작은 흠집이 있는 카드와 불량이 없는 카드를 섞어서 검사를 실시한 결과, 양품과 불량품을 고정밀도로 판단할 수 있었다.

판단의 근거로 삼은 기준을 제시함으로써 AI의 판정 프로세스를 알 수 있어 정밀도 개선도 쉽게 이루어질 것으로 보인다. 또한, 이미지데이터에서 대상물을 찾아 특징량을 추출하여 AI가 자동으로 판정 프로그램을 생성한다.

조기에 현장에 적용할 수 있고, 라인 변경에도 유연하게 대응하거나 검사 정밀도를 개선할 수 있다는 이점이 있다. 기존에는 프로그래밍에 대한 전문지식이 있는 엔지니어가 시간을 들여 개별적으로 소프트를 개발했기 때문에 시간이 걸렸고 라인을 변경할 때마다 조정이 필요했다.

기존의 외관 검사장치의 경우는 라인의 레이아웃 변경으로 정밀도가 떨어지거나 라인 구축 후에 장착이 안 되는 등 사용에 불편함이 있었다. 이번 시스템을 사용하면 이러한 과제를 해결할 수 있다고 한다. 개발 시기나 판매 방법은 미정이라고 한다. 장기적으로는 AI가 학습한 양품의 ‘교사 데이터’만으로 불량품을 판정할 수 있는 시스템도 시야에 넣고 개발한다.

이번 외관 검사장치의 이미지처리기술은 이미지처리를 전개하는 자회사 FAST(가나가와현)의 기술을 응용하였다. FAST의 소형 이미지처리장치 ‘FV1400’과, AI를 탑재한 도쿄일렉트론디바이스의 이상 판별 시스템 ‘CX-M’을 조합하여 외관장치시스템을 구축하였다.

FAST의 이미지처리장치로 이미지데이터에서 특징량을 수치 데이터로서 추출하기 때문에 처리 부하가 줄어든다. 데이터센터 등에서 사용하는 고가의 이미지처리반도체(GPU)를 사용하지 않아도 일반적인 컴퓨터가 있다면 시스템을 가동할 수 있다.

FAST는 지금까지 이미지처리소프트나 카메라 모듈을 개발하여 로봇제어장치나 검사장치 등에 제공해 왔다. 팩토리오토메이션(FA) 시장에서 큰 고객 기반을 보유하고 있다. 도쿄일렉트론디바이스는 18년 7월에 FAST를 20억엔에 인수하였다.

제조현장에서는 카메라나 센서와 같은 IoT(사물인터넷) 기기를 활용하여 생산을 효율화하거나 자동화하는 요구가 높아지고 있다. 한편으로 숙련된 소프트엔지니어가 줄면서 시스템 구축이 생각대로 진행되고 있지 않는 것이 현실이다.

도쿄일렉트론디바이스는 앞으로 쌍방의 강점을 활용한 신제품 개발을 추진하여 자동화를 위한 시스템 구축을 가속해 나간다. 공장의 생산라인이나 조립 로봇 등에 제품을 제공한다.

▶ AI 이미지인식
패턴인식기술의 일종으로, 이미지데이터에서 문자나 얼굴, 물체의 존재, 모양이나 수량과 같은 대상물의 특징 등을 컴퓨터가 인식하는 기술이다. 윤곽을 파악하여 특징을 추출, 매칭이나 변환을 통해 대상물이 무엇인지를 분석하여 인식한다.

최근에는 심층학습과 같은 인공지능(AI)이 진화하면서 성능이 급속하게 향상되고 있다. 또한 스마트폰이나 SNS의 보급으로 방대한 이미지데이터가 세상에 유통되고 있다. 컴퓨터를 사용하여 이미지를 정확하게 인식하는 요구가 높아지고 있다.

 -- 끝 --