PC 없이 구현하는 엣지 비전

검사 시스템에서 자율 공정 모니터링으로

산업용 이미지 프로세싱은 전통적으로 결함과 이상을 감지하는 데 주로 초점을 맞춰 왔습니다. 오늘날에는 공정의 작동 양상을 이해하고 근본 원인을 파악하는 일도 그만큼 중요해지고 있습니다. 사용자는 특정 시스템 상태가 어떻게 전개되고 오류가 왜 발생하는지 이해하고자 합니다. 이를 위해서는 관련 이미지 데이터를 수집하고, 공정을 분석하며 오류의 원인을 식별할 수 있는 기반을 제공하는 시스템이 필요합니다. 동시에 이러한 솔루션은 통합이 쉽고 안전하게 운영할 수 있어야 하며, 비용 효율적으로 확장 가능해야 합니다.

공정 분석과 모니터링에 대한 요구가 커지면서 시스템 아키텍처도 복잡해지는 경우가 많습니다. 카메라, 산업용 PC, 소프트웨어, 저장 장치 및 인터페이스를 모두 통합하고 유지 관리해야 합니다. 구성 요소가 추가될 때마다 작업 부담과 비용이 증가하고 사이버 보안 위험에 노출될 가능성도 높아집니다. 이러한 맥락에서 이미지 데이터의 주된 목적은 설비의 상태를 파악하고 오류의 원인을 분석하기 위한 기반을 제공하는 것입니다. 많은 애플리케이션에서 이제 이러한 작업을 훨씬 효율적으로 처리할 수 있습니다: 최신 엣지 비전 시스템은 분석·녹화·통신 기능을 카메라 직접 통합하여 전체 솔루션의 복잡성을 줄입니다.

스트리밍·모니터링·AI를 위한 확장 가능한 플랫폼

모니터링 카메라는 비디오 스트리밍, 이벤트 기반 녹화 및 이미지 분석을 하나의 장치에서 제공합니다. REST API나 OPC UA와 같은 표준 인터페이스를 통해 기계, 제어 시스템, 자동화 환경에 통합할 수 있습니다. 무인 공장에서는 이러한 카메라가 이미지 데이터를 지속적으로 수집하고 분석합니다. 기존 이미지 프로세싱 시스템과 달리, 발생 가능한 오류 상황을 사전에 모두 정의할 필요가 없습니다. 대신 시스템은 일반적인 공정 진행 과정이나 정상 작동 상태를 학습하고, 이와 다른 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이상 징후가 감지되면 시스템은 알림을 보내거나 출력을 트리거하고, 녹화 영상을 저장할 수 있습니다. 링 버퍼는 이벤트 자체뿐만 아니라 이벤트의 발생 원인까지 저장하고 기록합니다. 이를 통해 근본 원인 분석과 공정 최적화에 유용한 데이터 기반을 마련할 수 있습니다.

확장 가능한 플랫폼을 활용하면 처음에는 기본적인 스트리밍과 모니터링 기능으로 시작한 뒤, 나중에 AI 기반 이미지 분석 기능을 추가해 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 모든 카메라 제품군에서 작동 방식과 시스템 아키텍처가 일관되게 유지됩니다.

이미지에서 정보로

최신 엣지 비전 시스템의 진정한 가치는 이미지 데이터에서 얻는 정보에 있습니다. uEye Live 제품군의 고성능 카메라 모델에는 AI 가속기가 하드웨어에 직접 탑재되어 있습니다. 카메라 자체에서 분석을 수행해 영상 데이터를 공정·상태·이벤트에 관한 유용한 정보로 직접 변환합니다. 이 정보는 시각화하거나 제어 시스템 및 IT 시스템으로 전송할 수 있습니다. 따라서 사용자는 오류가 녹화된 영상뿐만 아니라, 오류의 원인과 상관관계를 파악하고 적절한 조치를 취하는 데 도움이 되는 분석 결과도 얻을 수 있습니다. 동시에 데이터 전송 및 외부 컴퓨팅 하드웨어에 필요한 부담도 줄어듭니다.

더 쉬워지는 AI 활용

하지만 산업용 AI의 성패를 좌우하는 것은 신경망 자체가 아닙니다. 중요한 것은 해당 기술을 기존 공정에 얼마나 쉽게 통합하고 실제 생산 현장에서 활용할 수 있는가입니다. 많은 기업은 직접 애플리케이션을 개발하거나 이미지 프로세싱 또는 AI 전문가가 되지 않고도 AI의 이점을 누리고자 합니다. 이러한 요구에 맞춰, 일반적인 애플리케이션에 바로 적용할 수 있는 vision app을 제공합니다. Vision app 은 카메라에서 직접 실행되며 웹 프런트엔드에서 설정할 수 있습니다. Vision app 은 모듈형 임베디드 비전 워크플로의 기반이 됩니다. 특정 작업에 맞게 학습된 신경망을 추가해 vision app 의 기능을 확장할 수 있습니다. 앱과 모델은 웹 인터페이스를 통해 업로드하고 설정하며, 카메라 인터페이스에 연결한 후 활성화합니다.

이러한 접근 방식의 한 사례가 AI 기술 파트너 DENKweit와의 협업입니다. No-code 클라우드 시스템인 DENK VISION AI HUB를 이용하면 AI 전문 지식이 깊지 않아도 신경망을 학습시킬 수 있습니다. 이후 모델은 uEye Live 카메라에 내장된 AI 가속기에 맞게 자동으로 최적화되며, 호환되는 vision app 형태로 제공됩니다. 실행 시간이 수 밀리초 수준으로 짧아 카메라에서 직접 실시간 AI 기반 분석을 수행할 수 있습니다.

핵심 요소인 데이터 보안

디지털화가 진행됨에 따라 데이터 주권과 사이버 보안의 중요성도 커지고 있습니다. 엣지 프로세싱은 이러한 측면에서도 분명한 이점을 제공합니다. 스트리밍, 녹화, 압축, 암호화, AI 분석을 모두 카메라에서 직접 수행합니다. 따라서 민감한 이미지 데이터를 시스템 외부로 전송할 필요가 없습니다.

로컬 처리는 클라우드 서비스에 대한 의존도를 낮추고 지연 시간을 최소화하며, 데이터 보호 요건을 충족하는 데 도움이 됩니다. 암호화된 통신 프로토콜, 산업용 하드웨어 설계, 최신 보안 요구사항에 대한 고려는 추가적인 투자 안정성을 제공합니다.

핵심 기술로 부상하는 지능형 카메라

따라서 무인 공장에서 카메라는 단순한 센서를 넘어, 공정을 모니터링하고 운영에 필요한 통찰을 제공하는 지능형 도구로 진화하고 있습니다.uEye Live는 모니터링·녹화·AI를 확장 가능한 엣지 비전 플랫폼에 통합합니다. 사용자는 공정 상황을 더 명확하게 파악하고, 오류의 원인을 더 빠르게 찾아내는 동시에 시스템 아키텍처의 복잡성도 줄일 수 있습니다. 추가적인 PC 인프라 없이 데이터 소스에서 직접 산업용 AI 도입을 시작할 수 있습니다.