헬로티 임근난 기자 | AI비전검사 전문기업 트윔이 2018년 첫 개발한 이래 짧은 시간 동안 다양한 산업군에 인공지능(AI)비전검사 장비를 구축했다. 기획 연재의 다섯 번째 성공사례로, 트윔이 진행했던 C사의 상품 포장과 라벨 검사를 위한 AI비전검사기 구축사례를 소개한다. 고객사 소개 C사는 1953년 국내 최초 설탕을 생산한 이래 지금까지 음식을 만드는데 필요한 조미료를 개발해 온 회사다. 현재는 오늘날 밥상을 더욱 편리하게 그러나 영양과 맛은 강화한 간편 요리 재료로 모든 이들에게 요리의 즐거움을 주고 있다. 이제는 K-Food로 한국의 맛을 세계화하는 데에 앞장서고 있다. 고객사의 공정 환경 소개 해당 공정은 올리고당 제품으로 제품 주입 후 캡실링 검사, 앞면 뒷면 라벨지 부착 검사 및 일부인 검사를 진행하고 있다. 또 동일 라인에서 다양한 단량과 제품을 생산하고 있었다. C사는 해당 공정에 AI VISION 검사를 적용하게 되었다. 고객사가 트윔을 선택하게 된 이유 해당 고객사의 경우 글로벌 VISION 제품으로 공정 내 검사시스템이 적용되어 있었다. 하지만 룰-베이스 검사만으로 적용되어 있어 과검 및 미검이 발생되고 있었다. 더군다나 다양한 제품
헬로티 김진희 기자 | 인공지능 검사설비 전문기업 트윔은 8∼9일 진행한 공모주 일반 청약 경쟁률이 2천266.84대 1을 기록했다고 9일 밝혔다. 증거금은 7조6천52억원 규모다. 앞서 트윔은 기관 투자자 수요 예측 결과 공모가를 희망 범위 상단을 초과한 2만2천원으로 확정한 바 있다. 2010년 설립된 트윔은 인간의 시각과 판단 방식을 응용해 업무를 처리하는 시스템인 머신비전 솔루션과 딥러닝 AI 검사기 연구 개발에 주력하고 있다. 개발 품목은 반도체, 디스플레이, 2차전지 등 제품의 불량을 검출해내는 소프트웨어와 하드웨어다. 공모 절차를 마무리한 트윔은 오는 17일 코스닥시장에 상장한다.
헬로티 임근난 기자 | 딥러닝은 데이터 중심의 기술로서 충분한 양의 데이터 학습을 통하여 원하는 검출 성능을 얻을 수 있다. 그러나 실제 제조공정에서는 필요한 불량 데이터를 짧은 시간에 쉽게 얻기가 힘든 것이 현실이다. 하지만 이젠 충분한 불량 데이터 없이도 불량 검출율을 높일 수 있게 됐다. 인공지능 검사설비 전문기업 트윔(대표이사 정한섭)이 제조공정에서 제품의 외관 불량을 검출해내는 AI 딥러닝 비전 검사에 특화된 ‘제품 검사를 위한 학습 데이터 생성 방법 및 검사 장치’ 그리고 ‘자기지도 학습에 기반한 제품 검사 방법 및 장치’로 국내 기술 특허 2건을 취득했다고 밝혔다. 첫 번째 특허는 불량 데이터가 부족한 환경에서 주어진 불량 데이터만으로도 학습 데이터를 추가적으로 생성하는 데이터 증강(Data Augmentation)에 관한 기술이다. 이는 제품의 불량이 발생하는 위치와 형태를 고려하여 제한된 학습 데이터만으로도 딥러닝 알고리즘 학습에 필요한 충분한 양의 학습 데이터를 만들 수 있어 원하는 검사 성능을 달성할 수 있게 된다. 두 번째 특허는 많은 데이터 중에서 자기지도 학습과 이상탐지 기술을 이용하여 학습에 도움이 되는 데이터만을 사용함으로써 딥러
헬로티 임근난 기자 | 인공지능 검사설비 전문기업 트윔이 올해 새로운 프로젝트 수주를 연이어 성공하면서 공장자동화 및 스마트 팩토리 산업에서 큰 바람을 일으키고 있다. 이번에는 제약회사에 AI검사 프로젝트를 수행하게 됐다고 트윔은 밝혔다. 이번 제약회사는 ‘스틱 파우치 제품 생산량 증가’에 따른 불량제품 검수를 위해, 신규 제품 생산 설비의 육안 검사원을 14명 정도 신규 채용해야 하는 상황이었다. 이에 따라 해당 고객사는 이번 기회를 스마트 팩토리 및 공장자동화를 구축할 수 있는 기회로 여겨 AI검사기를 도입에 투자를 결정하게 되었다. 트윔이 이번 프로젝트를 수주하게 된 핵심 요인은 트윔만의 차별화인 고객 맞춤형 설비 구축에 기인한 것으로 알려졌다. 인공지능 도입을 위해서는 여러 가지 경우에 대한 불량 학습이 필요한데, 이를 고객이 직접 하기에는 시간이 많이 걸리고, 직접 학습할 연구 인력도 충분하지 않다는 것이 현실이다. 반면 트윔은 다양한 불량에 대한 학습 및 설정을 진행해, 고객은 시작 버튼만 누르면 원하는 모든 부분을 맞춤형으로 운영되게끔 시스템을 구축해왔다. 또한, 머신비전 기반에서 요구되는 카메라의 사양, 렌즈의 호환, 공장 환경에 맞는 조명 등
헬로티 임근난 기자 | 인공지능 검사설비 전문기업 트윔(대표 정한섭)이 지난 번 2차전지 기업의 AI검사 프로젝트 수주에 이은 항공기 부품용 AI검사 프로젝트 수주로 연일 쾌거를 이루고 있다. 트윔은 금속부품, 바이오, 자동차, 식음료 등 다양한 산업군에 인공지능 검사기를 구축한 경험과 인공지능 검사 SW 기술력을 인정받아 이번 프로젝트에 수주하게 되었다고 밝혔다. 주요 검사 항목은 항공기 부품에 대한 기포, 갭, 접착 불량 및 이물 검사 등을 진행하게 된다. 특히 비파괴 검사는 기존 장비를 해체하지 않고 제조된 상태에서 검사하는 검사법으로, 기존에는 초음파와 방사능 검사기를 통해 부품 이미지를 취득해 놓으면 그 이미지를 토대로 불량 여부를 육안으로 분석하는 시스템이었으나, 트윔은 이러한 방식을 인공지능으로 진행하여 더욱 정확하고 섬세하게 불량을 선별할 수 있게 된다. 이 프로젝트를 진행한 트윔의 영업담당자는 “사소한 불량이라 하더라도 항공기에는 인명 피해와 자원 피해 등 엄청난 사회적 피해와 문제를 야기할 수 있어 불량 검사를 어느 누구보다 완벽하게 해야 하는 의무가 있다. 이를 트윔이 담당하게 되어 무거운 책임감도 함께 느끼며, 트윔의 앞선 인공지능 기술
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