딥러닝 기반의 머신비전 검사 소프트웨어인 수아킷(SuaKIT) 1.0은 딥러닝 알고리즘을 적용해 다양한 제조업 분야에 불량 검사 자동화를 도입했다. 해당 제품은 기존 머신비전 시스템으로는 검사하기 어려웠던 다양한 영역의 검사를 가능하게 했고, 정확도와 속도를 대폭 높였다.
이번 수아킷(SuaKIT) 2.0은 여기에 한 발 더 나아가 네 가지 기능을 개선했다. 신제품은 이미지 컴패리즌(Image Comparison) 모드와 디텍션(Detection) 모드, 비주얼 라벨러(Visual Labeler) 기능, 비주얼 디버거(Visual Debugger) 기능 등을 추가했다.
이미지 컴패리즌(Image Comparison) 모드는 두 이미지 간의 차이를 분석해, 검사할 제품이나 배경 패턴이 변화해도 그에 맞춘 최적화 작업을 용이하게 해준다.
디텍션(Detection) 모드는 한 이미지 안에 여러 유형의 물체가 섞여 분류가 어려운 경우, 각각의 유형을 분리할 수 있는 기능이다.
비주얼 라벨러(Visual Labeler) 기능은 기존 버전에서 검사하고자 하는 이미지의 불량 영역을 일일이 지정해야 했지만, 이번 버전에서는 딥러닝 알고리즘이 자동으로 불량 영역을 추천한다.
비주얼 디버거(Visual Debugger) 기능은 기존 버전에서 딥러닝 학습망이 불량을 구분하는
송기영 수아랩 대표는 "수아킷(SuaKIT) 2.0에 이어 앞으로도 검사의 정확도와 속도를 끌어올리고, 사용자 편의성을 극대화할 방안을 끊임없이 고민하겠다"고 말했다.
[이진한 기자]
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