기업이 데이터·자산·인력을 지능적으로 연결할 수 있도록 지원하는 선도적인 디지털 솔루션 제공 기업 지브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)는 자사의 머신 비전 소프트웨어인 오로라(Aurora)를 강화하기 위해 고급 AI 기능 시리즈를 새롭게 추가했다고 발표했다. 이를 통해 제조업체는 보다 복잡한 육안 검사 사용사례에 딥러닝 기술을 사용할 수 있게 됐다.
지브라의 2024년 제조 비전 연구 보고서(2024 Manufacturing Vision Study)에 따르면, 전 세계 제조업계 리더의 61%가 2029년까지 AI가 성장을 주도할 것으로 예상했다. 자동차 산업의 AI에 대한 또 다른 지브라의 보고서에 따르면, 딥러닝과 같은 AI가 자동차 공급망 전반에서 사용되고 있지만 사용자들은 이러한 새로운 기능이 업계의 요구에 대응하여 더 많은 기능을 수행하기를 원하고 있는 것으로 나타났다.
딥러닝 툴(tool)이 탑재된 지브라의 오로라 소프트웨어 제품군은 자동차, 전자 및 반도체, 식음료 및 포장 산업의 기계 및 라인 제작자와 엔지니어, 프로그래머, 데이터 과학자를 위한 강력한 시각적 검사 솔루션을 제공한다. 또한, 이 제품군은 코드 없는 딥러닝 광학문자인식(OCR), 드래그 앤 드롭(drag and drop) 환경, 광범위한 라이브러리 자산을 갖추고 있어 사용자가 기존의 규칙 기반 시스템으로는 해결하기 어려운 복잡한 사용 사례에 대응하는 솔루션을 구축할 수 있도록 지원한다.
지브라 테크놀로지스의 머신 비전 솔루션 사업부 부사장(VP) 겸 총괄(GM)인 도네이토 몬타나리(Donato Montanari)는 “여러 산업 분야의 제조업체들은 자동차 및 전자제품과 같은 소재와 관련 분야의 발전으로 인해 오랜 품질 문제와 새로운 과제에 직면해 있다”며, “특히, 제조업계는 복잡한 사용 사례에서 보다 효과적인 육안 검사에 필요한 AI 기능을 통해 기존의 툴박스를 보완하고 확장할 수 있는 새로운 솔루션을 찾고 있다”고 말했다.
지브라의 오로라 디자인 어시스턴트 통합 개발 환경 사용자는 기존 프로그램 코드를 작성하는 대신, 플로우 차트(flowchart)를 구성하고 설정하여 애플리케이션을 만들 수 있다. 또한, 해당 소프트웨어를 사용하면 애플리케이션을 위한 웹 기반의 인간-기계 인터페이스(human-machine interfaceHMI)를 설계할 수 있다.
이 소프트웨어는 딥러닝 객체 감지 기능과 이에 대한 딥러닝 모델 학습을 위한 전용 작업 공간이 포함된 최신 버전의 오로라 이미징 코파일럿(Imaging Copilot) 애플리케이션이 함께 제공된다. 별도의 애드온(add-on)을 통해 엔비디아 GPU 카드로 딥러닝 모델을 학습시키고, 딥러닝 모델을 실행하여 엔비디아의 GPU 및 인텔 통합 GPU에서 각각 추론 및 예측을 수행할 수 있다.
머신 비전 및 컴퓨터 비전 엔지니어는 오로라 비전 스튜디오를 사용하여 강력한 머신 비전 애플리케이션을 빠르게 생성, 통합 및 모니터링할 수 있다. 하드웨어에 구애받지 않는 고급 소프트웨어는 코드 한 줄 작성할 필요 없이 정교한 비전 애플리케이션을 만들 수 있는 직관적인 그래픽 환경을 제공한다. 3,000개 이상의 검증되고 즉시 사용 가능한 필터로 구성된 포괄적인 세트를 갖추고 있어 머신 및 컴퓨터 비전 엔지니어가 알고리즘을 설계하고, 맞춤형 로컬 HMI 및 온라인 웹 HMI를 생성하여 이를 PC 기반 산업용 컴퓨터에 배포하는 간단한 3단계 워크플로우로 맞춤형 솔루션 설계가 가능하다.
나아가, 딥러닝 툴체인이 데이터 밸런싱을 위한 매커니즘을 갖춘 새로운 학습 엔진으로 전환돼 사용자는 데이터 세트에서 더 나은 학습 결과를 얻을 수 있다. 이를 통해 보다 빠르고 반복적인 학습이 가능하며, 딥러닝 애드온은 추론 전용에 한해 리눅스 시스템과 호환된다.
지브라의 오로라 이미징 라이브러리 소프트웨어 개발 키트는 C++, C# 및 파이썬(Python) 비전 애플리케이션을 코딩하는 숙련된 프로그래머를 위한 제품이다. 여기에는 기존의 규칙 및 딥러닝 기반 방법을 사용하여 2D 이미지와 3D 데이터를 처리하고 분석하기 위한 광범위한 툴이 포함된다.
최근 추가된 기능에는 이상 징후를 발견하는 목적으로 결함 감지 및 조립 검증 작업에 딥러닝을 이용한 이상 감지 툴이 도입돼 기능이 더욱 확장됐다. 학습의 경우, 다른 딥러닝 툴과 달리 비지도 학습을 통해 일반 레퍼런스만을 필요로 한다.
딥러닝 기반의 OCR 툴은 미리 학습된 딥 신경망 모델을 사용하여 특정 글꼴을 지정하거나 학습시킬 필요 없이 문자, 숫자, 문장 부호 및 특정 기호를 판독한다. 딥러닝 기반 OCR 툴에는 문자열 모델과 제약 조건이 포함돼 있어 더욱 강력하고 관련성 높은 판독이 가능하다.
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