스마트 팩토리란 전통적인 제조 공장에 첨단 기술과 인터넷 연결성을 통합하여 생산 프로세스를 최적화하고 자동화하는 혁신적인 제조 시스템을 말합니다. 스마트 팩토리는 센서, 로봇, 인공지능, 머신비전, 딥러닝, 빅데이터 등 다양한 기술을 활용하여 생산 라인을 지능화하고 생산 과정을 실시간으로 모니터링하며 최적화하는 것을 목표로 합니다.
스마트 팩토리 기술
- 센서 및 IoT 기술
- 제품 및 생산 라인에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석하기 위한 센서 및 IoT 기술을 활용합니다. 센서 및 IoT(사물 인터넷) 기술은 현실 세계의 객체나 환경에서 데이터를 수집하고 이를 인터넷을 통해 연결된 네트워크로 전송하는 기술을 말합니다. 센서는 물리적인 현상이나 환경의 변화를 감지하고 이를 전기적인 신호로 변환하는 장치입니다. 예를 들어 온도, 습도, 압력, 빛의세기 등을 측정할 수 있는 다양한 종류의 센서가 있습니다.
- IoT 기술은 이러한 센서를 활용하여 객체나 장치를 인터넷에 연결하여 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 우리는 스마트폰이나 컴퓨터를 통해 언제 어디서나 데이터를 확인하고 제어할 수 있습니다. 예를 들어 가정의 스마트 홈 시스템은 온도 센서와 연결되어 온도를 모니터링하고, 스마트폰 앱을 통해 원격으로 온도를 조절할 수 있습니다
- 클라우드 컴퓨팅
- 데이터를 저장하고 처리하기 위해 클라우드 기술을 활용하여 유연하고 확장 가능한 시스템을 구축합니다.
- 클라우트 컴퓨팅은 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 기술을 의미합니다. 클라우드 컴퓨팅을 통해 사용자는 인터넷을 통해 필요한 컴퓨팅 자원에 접근할 수 있으며, 필요에 따라 자원을 늘리거나 축소할 수 있습니다.
- 클라우드 컴퓨팅은 기업이나 개인이 자체적을 서버나 IT인프라를 구축하지 않고도 필요한 컴퓨팅 리소스를 이용할 수 있게 합니다. 이를 통해 초기 투자 비용을 줄이고 유연성과 확장성을 높일 수 있습니다. 또한, 클라우드 서비스 제공업체가 관리와 유지보수를 담당하기 때문에 사용자는 자체적인 IT인프라 운영에 필요한 비용과 리소스를 줄일 수 있습니다.
- 클라우드 컴퓨팅은 다양한 형태로 제공될 수 있으며, Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS) 등의 모델로 제공됩니다. 이를 통해 사용자는 필요에 따라 서버, 데이터베이스, 소프트웨어 등을 클라우드에서 바로 이용할 수 있습니다.
- 최근에는 빅데이터, 인공지능, 인터넷 of THING(IoT) 등과의 결합을 통해 더욱 다양한 서비스와 기능을 제공하는 클라우드 컴퓨팅이 급속히 발전한고 있습니다.
3. 머신비전 기술
- 비전카메라로 전달된 이미지나 영상을 분석하고 데이터화하여 정밀 측정, 누락, 이종, 불량등을 검사하고 판정하여 불량 취출까지 자동으로 작업이 가능하도록 지원합니다.
- 이미지 처리 : 이미지 처리 기술은 디지털 이미지에서는 원하는 정보를 추출하거나 변형하는 데 사용됩니다. 이미지를 전처리하고 필터링하여 노이즈를 제거하거나 이미지를 강조하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
- 특징 추출 : 특징 추출은 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 과정입니다. 주요 특징이나 패턴을 식별하여 객체를 식별하고 분류하는 데 사용됩니다.
- 학습 알고리즘 : 머신 비전에서는 머신 러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다.주요 학습 알고리즘에는 신경망, 컨볼루션 신경망(CNN), 순환신경망(RNN) 등이 포함됩니다.
- 객체 검출 및 분할 : 객체 검출 및 분할은 이미지에서 특정 객체를 식별하고 해당 객체의 경계를 분리하는 과정입니다. 이를 통해 이미지에서 여러 객체를 식별하고 추적할 수 있습니다.
- 3D 비전 : 3D 비전 기술은 이미지와 비디오를 사용하여 3D 공간에서 객체의 위치, 크기 및 모양을 추정하는 기술입니다. 이는 로봇 공학, 자율 주행 자동차 및 가상현실 등 다양한 응용분야에 사용됩니다.
- 머신비전 적용사례 바로가기
4.딥러닝 기술
- 디바이스가 불량선별을 위해서는 여러가지 다양한 이미지를 수집하여 불량유형을 학습하고 패턴을 저장 학습합니다.
- 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN) : 딥러닝의 핵심이 되는 기술로, 생물학적 뇌의 동작 방식을 모방하여 구현된 수학적 모델입니다. ANN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 각 층의 뉴런들이 서로 연결되어 정보를 처리하고 전달합니다.
- 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN) : 이미지 처리에 특화된 신경망 구조로, 입력 이미지의 특징을 추출하고 인식하는 데 사용됩니다. CNN은 합성곱층과 풀링층으로 구성되어 이미지의 공간 정보를 보전하면서 필터를 통해 특징을 감지합니다.
- 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN) : 순차적으로 데이터, 시계열 데이터 등의 순서 정보를 처리하는데 사용되는 신경망입니다. RNN은 순환구조를 가지며, 이전 시간 단계의 출력을 현재 시간 단계의 입력으로 사용되며 시퀀스 데이터를 처리합니다.
- 자동 인코더 (Autoencoders) : 비지도 학습 방식의 신경망으로, 입력 데이터를 효율적으로 인ㄱ코팅하고 디코딩하여 원래 입력과 유사한 출력을 생성하는 방법을 학습합니다. 자동 인코더는 데이터의 특징을 추출하고 차원 축소, 노이즈제거, 생성 모델링 등에 사용됩니다.
- 강화 학습 (Reinforcement Learning) : 에이전트가 환경과 상호 작영하며 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 방법입니다. 강화 학습은 보상과 패널티를 통해 에이전트가 특정 행동을 선택하고 학습하는 과정을 구현합니다.
스마트팩토리 주요 사례
1. 전자 제조업
- 3축로봇 비전검사기는 전자 제품의 제조 과정에서 소자 및 회로판의 조립 및 검사에 활용됩니다. 슬롯다이를 정확하게 위치시키고 또한 불량 부품을 감지하여 품질 관리를 강화합니다.
2. 자동차 산업
- 자동차 생산 라인에서는 슬롯다이 비전검사기를 사용하여 엔진 부품이나 기타 부속품의 조립 상태를 검사하고, 정확한 위치로의 조립 여부를 확인합니다.
3. 의료기기 제조업
- 의료 기기 제조에서는 슬롯다이 비전검사기가 의료 장비의 부품 조립 과정에서 사용됩니다. 또한 정밀한 부품 조립이 중요한 의료 기기에서 품질 검사에 활용됩니다.
4. 식품 및 음료 산업
- 슬롯다이 비전검사는 식품 포장 라인에서 제품의 정확한 포장 및 라벨링을 검사하는 데 사용됩니다. 제품의 안전성과 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다.
5. 제약 산업
- 의약품 제조 과정에서는 정밀한 조립이 필요하며, 슬롯다이 비전검사기는 약품 포장에 사용되는 봉지나 캡 등의 부품을 검사하고 품질을 확보하는 데 활용됩니다.
6. 포장 산업
- 다양한 제품의 포장 라인에서는 제품이 올바르게 포장되었는지, 또는 신속하고 정확하게 검사하는데 슬롯다이 비전검사기가 사용됩니다.
7. 플라스틱 제조
- 플라스틱 제품의 생산에서는 슬롯다이 비전검사가 형성된 부분의 정확성을 검사하고 불량품을 식별하여 생산 효율성을 높이는 데 사용됩니다.
8. 포토닉스(광학 전자 공학)
- 광학 부품이나 광학 장치의 생산에서 슬롯다이 비전검사가 정확한 조립을 확인하고 품질을 검사하는 데 활용됩니다.
로봇 비전검사 PROCESS
