[스페셜리포트] 스마트비전 기술 트렌드 : AI와 함께 진화하는 제조의 눈

전체 생산라인 최적화 이끄는 핵심 인프라로 진화 중

제조업계는 지금 커다란 전환점을 지나고 있다. 코로나 팬데믹 이후 본격화된 공급망 재편과 ESG 경영 강화, 디지털 전환에 대한 필요성 증대는 제조 현장에 새로운 과제를 던지고 있다.

이 가운데 ‘스마트비전(Smart Vision)’ 기술은 자동화된 생산 현장에 ‘지능’이라는 요소를 더하며, 품질 향상과 생산 효율화를 동시에 꾀할 수 있는 핵심 기술로 떠오르고 있다.

스마트비전은 사실상 전통적인 머신비전과는 차별화된 기술이다. 머신비전이 정해진 규칙에 따라 이미지를 처리하고 단순한 불량을 판별하는 수준이라면, 스마트비전은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 기반으로 스스로 학습하고 판단하며 변화하는 환경에 유연하게 대응할 수 있는 능력을 갖췄다.

특히 최근 제조업계의 과제인 ‘다품종 소량생산’, ‘비정형 데이터 대응’, ‘고속 생산 환경’에 효과적으로 적용될 수 있다는 점에서 주목받고 있다.

AI 기술과 결합, 진화하는 스마트비전

스마트비전 기술의 진정한 진화는 인공지능과의 결합에서 시작된다. 기존 비전 시스템은 ‘OK / NG’ 기준을 사람이 정하고, 일일이 룰을 설정해야 했지만, 스마트비전은 대량의 이미지 데이터를 기반으로 스스로 기준을 설정하고 이상을 탐지한다.

특히 딥러닝 기반의 AI 모델은 미세한 표면 결함, 형태 왜곡, 색상 변화 등 기존 시스템이 인식하지 못했던 미묘한 차이도 잡아내며 불량 감지 정확도를 획기적으로 향상시킨다.

엣지 컴퓨팅 기술의 발전도 중요한 역할을 한다. 데이터 처리 속도가 빨라지고, 고해상도 영상 데이터를 현장에서 즉시 분석할 수 있게 되면서 실시간 품질 제어 및 공정 최적화가 가능해졌다.

또 다른 핵심은 ‘3D 비전’의 도입이다. 복잡한 형상이나 다면체 물체도 정확히 분석할 수 있어 정밀 조립, 측정, 로봇 가이던스 등에서 활발히 활용되고 있다.

3D 비전 기반 스마트비전 기술을 전문적으로 공급하는 메크마인드로보틱스는 그 대표적인 예다. 메크마인드로보틱스 권윤봉 한국지사장은 “전통적 알고리즘에 AI 딥러닝 기능을 통합한 ‘One-Platform’ 전략을 통해 고객 맞춤형 요구에 빠르게 대응하고 있다”며, “하드웨어와 소프트웨어, AI를 통합한 원스톱 솔루션으로 검사 정밀도와 공정 유연성을 모두 충족시키고 있다”고 설명했다.

글로벌 스마트비전 시장, 2028년 40조원 규모로 성장 예상

글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)에 따르면, 글로벌 스마트비전 시장은 2023년 기준 약 150억달러, 한화 21조원 규모에서, 2028년까지 약 250억달러, 한화 40조원 규모로 성장할 것으로 전망된다. 연평균 성장률(CAGR)이 10.5%에 달한다.

제조업 자동화의 가속화, 고도화된 품질 관리 수요 증가, 그리고 AI 기술의 본격적인 도입이 맞물린 결과로 분석된다.

특히 아시아태평양 지역, 그 중에서도 한국, 일본, 중국, 대만 등 제조업 비중이 높은 국가에서는 스마트비전 도입이 빠르게 증가하고 있다. 이러한 흐름은 유럽과 북미에서도 비슷하게 나타나며, 자동차, 전자, 반도체, 의료기기, 식음료 등 다양한 산업 분야에서 확산되고 있다.

국내 제조업 관계자들의 스마트비전 인식은?

본지가 지난 4월 한달 실시한 스마트비전 설문조사에 따르면, 국내 제조업 관계자들 사이에서도 스마트비전에 대한 관심과 기대감이 매우 높은 것으로 나타났다. 전체 응답자 중 60% 이상이 스마트비전 기술을 도입했거나 도입을 검토 중이라고 응답했으며, 그중 13.8%는 이미 도입을 완료해 현장에서 운영하고 있다고 밝혔다.

또한 응답자의 75%는 향후 1~2년 이내에 스마트비전 도입이 가속화될 것이라고 전망했다.

스마트비전을 도입한 목적(복수 응답)으로는 △품질 검사(82.8%), △공정 모니터링(62.1%), △불량 검출 자동화(58.6%), △로봇 비전 시스템 적용(41.4%) 등이 꼽혔다.

스마트비전 도입에 있어 중요하다고 생각하는 기술 요소로는 ‘실시간 데이터 분석 및 AI 적용’이 62.1%로 가장 높았고, 이어 ‘딥러닝 기반 이미지 인식’(55.2%), ‘엣지 컴퓨팅 기반 고속 처리’(48.3%), ‘3D 비전 기술’(41.4%) 등이 뒤를 이었다.

이는 스마트비전이 단순한 카메라 기술이 아닌, AI와 데이터 처리 인프라를 포괄한 종합 시스템으로 인식되고 있다는 방증이다.

도입 장애물, 비용·인력 통합 문제

하지만 도입을 가로막는 장애물도 뚜렷하다. 응답자의 과반이 ‘초기 비용 부담’을 가장 큰 장벽으로 꼽았고, 이어 ‘AI 기술에 대한 이해 부족’, ‘기존 생산 시스템과의 통합 문제’, ‘ROI(투자 대비 수익) 불확실성’ 등을 문제로 지적했다. 특히 중소 제조기업의 경우, 한정된 예산과 전문 인력 부족으로 스마트비전 도입이 쉽지 않다는 의견이 많았다.

또한 AI 모델 학습을 위한 데이터셋 구성, 오토라벨링 등 AI 비전 시스템을 운영하기 위한 전문적인 노하우가 요구되는 점도 현장에서는 부담으로 작용한다. 이에 따라 최근에는 SaaS 기반 스마트비전 플랫폼, 오토ML 기반 비전 모델 생성 솔루션 등 접근성을 높이는 기술도 함께 주목받고 있다.

이런 흐름을 선도하고 있는 기업 중 국내 대표적인 기업으로는 슈퍼브에이아이를 꼽을 수 있다. 슈퍼브에이아이는 단순히 AI 모델을 제공하는 것이 아니라, AI의 도입부터 운영, 유지보수까지 전 주기를 지원하는 MLOps 플랫폼을 앞서 구축했다.

슈퍼브에이아이 차문수 CTO는 “AI는 도입보다 운영이 더 어렵다. 데이터의 변화에 따라 모델을 재학습하고, 문제를 지속적으로 점검하며 안정적으로 서비스를 유지하는 게 핵심”이라며, “이에 슈퍼브에이아이는 MLops 플랫폼을 중심으로 AI를 ‘쉽고, 빠르게, 누구나’ 사용할 수 있게 만들고자 했다”고 밝혔다.

슈퍼브에이아이는 ‘슈퍼브 플랫폼’을 통해 데이터 설계, 라벨링, 모델 학습, 배포, 모니터링까지 자동화된 AI 파이프라인을 제공한다. 특히 제조 현장에서 흔한 문제인 데이터 부족과 비정형 이벤트 탐지에도 합성 데이터 생성 기술과 멀티모달 AI를 적용해 대응력을 높였다. ‘슈퍼브 불량검수’, ‘슈퍼브 엣지’ 등의 버티컬 솔루션은 실제 공정에 바로 적용 가능한 형태로 제공된다.

스마트비전, 미래 기술 트렌드

스마트비전 기술은 계속해서 진화하고 있다. 특히 최근 주목받는 기술로는 ‘오토ML’ 기반 AI 모델 학습 자동화, ‘AR/ VR’ 기반의 스마트 유지보수, ‘엣지 AI’ 기반의 자율 판단 시스템 등이 있다. 또 AI 비전 기술은 단순 품질 검사에 머물지 않고, 예지보전(Predictive Maintenance), 로봇 제어, 스마트 물류 등 다양한 영역으로 확장되고 있으며, 향후 스마트팩토리의 핵심 구성 요소로 자리 잡을 것으로 보인다.

또한 ‘3D 비전’과 ‘하이퍼스펙트럴 이미지 분석’, ‘멀티센서 퓨전 기술’ 등이 접목되며 비전 기술의 해상도와 정밀도, 판단력은 더욱 강화되고 있다. 이를 통해 스마트비전은 단순한 검사 도구를 넘어, 공정의 품질을 결정하고, 설비의 상태를 예측하며, 전체 생산라인의 최적화를 이끄는 핵심 인프라로 진화 중이다.

이같은 기술 트렌드 흐름은 앞서 언급한 슈퍼브에이아이와 메크마인드로보틱스의 전략에서도 드러난다. 슈퍼브에이아이는 ‘슈퍼브 플랫폼’과 함께 CCTV 영상관제, 불량검출, 제품 카운팅 등 다양한 버티컬 AI 솔루션을 통해 비정형 이벤트 감지, 합성 데이터 생성, 노코드 기반 AI 설계 등 실제 활용성 중심의 기술을 제공하고 있다.

메크마인드로보틱스도 이러한 흐름에 맞춰 자사의 ‘Mech-DLK’ 플랫폼을 지속 업그레이드하고 있다. 비정형 부품 인식, OCR, 결함 검출 기능을 고도화하며, 고객사 피드백을 기반으로 알고리즘 현장 대응력을 강화해가고 있다.

공급사, 고객 맞춤형 문제 해결 파트너로...

스마트비전 기술은 현재 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 금속 가공, 물류 등 다양한 산업군에서 실질적인 활용 사례를 만들어가고 있다. 구체적으로 반도체 및 전자 업계에서는 고해상도 3D 카메라와 딥러닝을 기반으로 미세한 결함을 감지하는 데에 활용되고 있으며, 납땜 후 자동광학검사(AOI)에서 오탐률을 획기적으로 줄이는 등 직접적으로 기여하고 있다.

자동차 산업에서는 로봇 비전과 3D 측정 기술을 통해 차체 부품 조립의 정밀도를 높이고 있으며, 외관 품질 검사는 페인트 번짐이나 스크래치 등을 자동으로 판별하는 데 사용된다. 배터리 제조 공정에서는 Busbar 위치 인식, 셀간 간격 측정, 전해질 누설 탐지 등 고난도 작업에서 AI 기반 비전 시스템이 활약하고 있다.

금속 가공 현장에서는 가공 부품의 치수 측정과 CAD 도면 기반 공차 분석 등에 스마트비전이 도입되고 있으며, 물류 및 스마트팩토리 분야에서는 제품 수량 카운팅, 팔레트 적재 확인, 안전 감지 등의 작업에 적용되어 물류 자동화 수준을 높이고 있다.

이처럼 산업별로 특화된 스마트비전 솔루션이 등장하면서, 기존 비전 공급사들은 단순한 장비 판매를 넘어 고객 맞춤형 문제 해결 파트너로 진화하고 있다.

제조업의 스마트 전환, 스마트비전이 열쇠다

스마트비전은 단순히 카메라를 고도화하는 것이 아니다. 이는 제조업의 운영 방식을 바꾸고, 품질을 재정의하며, 인력 운영과 공정 흐름 전체에 변화를 주는 혁신적인 기술이다. 디지털 전환을 본격화하려는 기업에게 있어 스마트비전은 이제 선택이 아닌 필수다.

앞으로의 제조는 더 작고, 빠르게, 다양하게 만들어야 한다. 그리고 그 중심에 AI 기반 스마트비전이 있을 것이다. 변화에 주저하는 기업은 경쟁에서 도태될 것이며, 비전을 갖춘 기업만이 미래를 선도할 수 있다. 지금이 바로, 제조 현장의 눈을 바꿔야 할 때다.