머신 비전은 기계가 이미지를 검사하고 분석할 수 있도록 해줍니다. 카메라가 장면을 촬영하면 소프트웨어가 정보를 추출합니다. 부품에 결함이 있는지, 라벨이 제대로 부착되었는지, 용접이 완료되었는지 등을 확인합니다. 기계는 최종 결정을 내리고 일반적으로 합격 또는 불합격 여부를 판단하는 동작을 실행합니다.

공장 자동화가 이 분야의 발전을 이끌었습니다. 1980년대에는 머신 비전 시스템이 아날로그 카메라와 맞춤형 하드웨어를 사용했는데, 이는 비용이 많이 들고 내구성이 약했습니다. 오늘날에는 GigE Vision과 USB3 카메라가 산업용 PC에 이미지를 전송하고, 이 PC에서 딥러닝 모델이 실행됩니다. 단일 시스템으로 분당 수백 개의 부품을 검사할 수 있으며, 그 정확도는 사람 검사관을 능가합니다.

머신 비전 애플리케이션

• 생산 라인에서의 결함 감지.
• 치수 측정 및 계측.
• 바코드 및 OCR 판독.
• 로봇 안내 및 빈 피킹.
• 조립 검증 및 존재/부재 확인.

가장 어려운 부분은 조명입니다. 좋은 이미지는 소프트웨어의 작업을 수월하게 만들어주지만, 나쁜 이미지는 작업을 불가능하게 만듭니다. 머신 비전 엔지니어들은 알고리즘보다 조명에 더 많은 시간을 투자합니다. 백라이트는 실루엣을 만들고, 링 라이트는 그림자를 줄여주며, 돔 라이트는 반사를 분산시키고, 구조광은 깊이감을 더합니다. 이미지가 깨끗해지면 딥러닝 모델은 높은 정확도로 결함을 분류하거나 객체를 분할할 수 있습니다. 머신 비전은 인간처럼 보는 것이 아닙니다. 작업에 중요한 정보를 일관되고 빠르게, 피로감 없이 인식하는 것이 핵심입니다.