SMART FACTORY

스마트 팩토리에서 머신 비전

머신 비전은 산업용 자동화 시스템에서 핵심적인 요소로 Industry 4.0의 스마트 팩토리 개발에서 앞으로도 중요한

역할을 담당할 것입니다. 제품 평가 및 결함 발견, 로봇과 기타 장비의 생산성 향상을 위한 작업 지시 및 데이터

수집 등의 활동에서 머신 비전만큼 생산 라인에서 많은 정보를 제공하거나 가치가 높은 기술을 없습니다. 단순한

센서와는 다르게 비전 센서는 상당한 양의 이미지 데이터를 Industry 4.0 환경에서 활용도를 극대화합니다.

 

Industry 4.0과 관련된 탁월한 개발들

1. 생산라인 최적화

제조사들은 로봇, 머신 비전 시스템 원재료 투입, 기타 생산 라인의 측면이 서로 직접 통신을 수행하레 됨으로써,

상당한 유연성을 누리게 될 것입니다. 단일라인에서 보다 다양한 부품 유형 생산, 또는 맞춤화된 제품에 대해서도 특정 제품의 소규모 생산, 보다 높은 비용 효율성 등 수많은 장점을 얻을 수 있을 것입니다.

 

2. 빅데이터

Indystry 4.0  기능은 원 데이터 실질적이고 측정 가능한 성능 개선으로 추진할 수 있는 실천 가능한 정보와

인사이트로 전환할 것입니다. 공정 개선 추세를 발견하게 위해 생산 공정 중 획득한 '빅 데이터'의 분석과 클라우드

컴퓨팅, 딥러닝 기술을 통해 이러한 목표를 달성하게 될 것입니다. 현재는 데이터를 수집해도 연결되지 않거나

고립된 상태로 유지되는 경우가 많습니다. 미래에는 이러한 데이터를 공유하고 사전 대응적으로 활동하며 머신

비전과 같은 풍부한 데이터를 기초로 하는 기술이 주도할 가능성이 높습니다.

 

OPC UA의 본질과 산업 자동화에서 매우 중요한 이유

 

 

​생산 업체들은 전세계적인 범위에서 경쟁하기 위해서 기존 투자를 희생하거나 대체하지 않고서 보다 민첩하게

움직이고 새로운 기술을 활용하며 스스로 전환시켜야 합니다. 나아가야 할 방향을 잡기도 어려운 문제이기도​ 

합니다. 다행스럽게도 OPC UA는 기계 대 기계(M2M) 통신을 단순화함으로써 생산 업체 입장에서 이러한 난제를

약간 완화시킵니다. OPC UA는 산업 자동화를 위해 특별하게 설계되었으며 자유롭게 이용 가능한 통신 프로토콜

입니다. 이 프로토콜은 기계 내부, 기계 사이, 기계에서 시스템으로 기기 상에서 정보와 데이터를 교환할 수 있도록

합니다. OPC UA 정보 기술과 운영 기술 사이의 간극을 연결합니다.

 

OPC UA는 Microsoft Windows 기반 기기에서만 동작하는 오리지널 OPC 표준의 진화된 형태라고 할 수 있습니다.

오리지널 버전에 비해 OPC UA는 제조업체가 스마트 팩토리를 만드는 데 도움이 되는 모든 최신 기술을 활요할 수

있도록 설계되었습니다. 모바일 기기, 빅데이터, 머신 러닝, 머신 비전, 인공지능 및 딥러닝, 예측 유지보수 등

스마트 팩토리 구축을 지원하는 모든 현대적 기술들을 생산업체들이 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 현대적

생산 시설이나 물류 활동 내에 투입되는 기계와 기기, 시스템의 엄청난 개수를 고려한다면 OPC UA는 서로 고립된

영역들을 연결하는 수단이 될 수 있습니다.  

 

Industry 4.0 : 머신비전, 스마트팩토리, 산업용 사물 인터넷

제조업계에서 가장 많이 논의되는 주제 중 하나는 인더스트리 4.0입니다. 산업용 자동화, loT장치, 딥 러닝 및

데이터 교환에서 광범위하게 정의 된 새로운 혁신 그룹인 Industry 4.0은 공장 현장에 무수한 이점을 제공할

것입니다. 글로벌 제조업체의 매우 다양한 운영을 감안할 때 인더스트리 4.0의 잠재력은 계속해서 활성화되고

있습니다. 공간이 계속 진화하는 동안 한가지는 분명합니다. 머신 비전 기술은 미래의 스마트 제조 기술에

필수적인 요소가 될 것입니다.

 

단순한 센서와 달리 비전 센서는 많은 양의 이미지 데이터를 생성하여 Industry 4.0 환경에서 그 유용성을

강화합니다. 생산 라인의 다른 어떤 측면도 더 많은 정보를 캡처하거나 제품을 평가하고 결함을 찾는 데 더 가치가

없으며 데이터를 수집하여 작업을 지시하고 로봇 및 기타 장비의 생산성을 최적화합니다. 예를 들어, 딥 러닝

이미지 분석은 머신 비전 이미지 데이터를 활용하여 시스템에 제조 된 제품의 잠재적인 결함을 인식하는 방법을

가르칩니다. 수많은 잠재적인 결함을 설명하기 위해 결함 감지 애플리케이션을 프로그래밍하는 대신, 양호한

제품으로 표시된 일련의 이미지에서 결함 이상을 찾을 수 있습니다.

 

Induystry 4.0 잠재력 같은 제안

- 생산성 향상

- 낭비 감소

- 제품 품질 개선

- 제조 유연성 향상

- 운영 비용 감소

 

loT 장치 및 비전 장비를 통해 사용할 수 있는 용도

- 결함이 있는 제품 식별 및 신고

- 그들의 결함 이해

- 빠르고 효과적인 개입 가능