한국머신비전산업협회보 2019.03 6호

2019
03
제6호
발행일 2019년 03월 27일(수) ㅣ 발행인 (사)한국머신비전산업협회 이진원 회장 ㅣ 주소 경기도 광명시 소하동 광명테크노파크D동 1514호 ㅣ 전화 070-7609-5858
INSIDE | 2~5면 KMVIA 어워드 6~7면 KMVIA 소식 8~9면 한국머신비전산업전 12~13면 파워인터뷰 32~35면 신제품 신기술 36~38면 회원사 소식
KMVIA
AWARDS l 2019
라온피플 ‘AIPI’ 이오비스 ‘AFM’ㅣ크래비스 ‘TC-A040K-200’ ㅣ 이오비스 ‘IOIVS CUBE’대상 노미네이트
KMVIA 소식
KMVIA News
8 (사)한국머신비전산업협회보 2018·03
KMVIA 회원사, 산업통상자원부 장관 표창 수상
엘브이에스 김태화 대표 및
시원광기술 김일목 대표 각각 수상
산업통상자원부와 정보통신산업진흥원은 지난해 11월 9일 서울 양
재동 엘타워에서 ‘2017 지식서비스 국제컨퍼런스’를 개최했다. 컨퍼런
스의 사전행사로 개최된 유공자 표창에서는 지식서비스 우수기업과
유공자에 대한 시상식을 갖고 이들을 격려하는 자리를 마련했다. (사)
한국머신비전산업협회의 회원사인 시원광기술 김일목 대표와 엘브이
에스 김태화 대표가 산업통상자원부장관 표창을 받았다. 김태화 대표
와 김일목 대표는 머신비전 기술의 국산화 및 산업계 확산에 대한 공로
를인정받았다.
KMVIA, 11월 독일 비전쇼 한국관 구성해 참가
DAQ 시스템, 라온피플, 엘브이에스, 앤아이피 등이
참가해 9개 부스 운영
(사)한국머신비전산업협회는 오는 11월 6일부터 8일까지 독일 슈투
트가르트에서 개최되는 머신비전 최대 전시회인 ‘VISION 2019’에 한
국관을 구성해 참가한다. DAQ 시스템, 라온피플, 엘브이에스, 앤아이
피 등 4개사가 참여해 한국관은 9개 부스로 꾸려질 예정이다. 협회 관
계자는 “한국의 머신비전 전문업체들의 머신비전 기술이 상당히 업그
레이드됐다. 이번 전시회에 참여하는 기업들이 내놓을 제품과 솔루션
들이 상당히 우수하다. 세계 시장에서 두각을 나타낼 수 있을 것”이라
고내다봤다.
▲ 산업통상자원부 장관상 수상한 엘브이에스 김태화 대표
▲ 산업통상자원부 장관상 수상한 시원광기술 김일목 대표
문의사항은 아래로 연락 주시기 바랍니다.
㈜엠비젼 043-273-2910
충북 청주시 흥덕구 신성로 103 www.mv21.kr
머신비전용 LED 조명
균일도.
2018-03 협회보 전체-최종.indd 8 2018-03-23 오전 10:40:03
제3회 KMVIA 어워드
올해 대상 ‘라온피플, AI 비전 검사 알고리즘을 PCB
검사에 특화시킨 SW ‘AIPi’ 선정
㈜한국머신비전산업협회(회장 이진원, 이하
KMVIA)가 3월 27일(수)부터 29일(금)까지 코엑
스 전시홀B홀에서 열리는 제8회 한국머신비전산
업전에서 ‘제3회 KMVIA 어워드’를 개최하고, 대
상에 ‘라온피플, AI 비전 검사 알고리즘을 PCB 검
사에 특화시킨 SW ‘AIPi’를 선정했다. 이오비스의
광삼각법과 구조광(모아레) 기술을 적용한 3D측
정 모듈 ’IOIVS CUBE’과 RAYFOLDING 방식
AUTOFOCUSMODULE&0.4UMPIN-HOLE
결함 검출 최적 광학모듈, 그리고 크래비스, 프리
즘 기반 3 CMOS 카메라 ‘TC-A040K-200’은 노
미네이트됐다. ▶관련기사2면
KMVIA 어워드는 KMVIA의 대외공신력을 높
이며, 최종수요자의 신규 유치 및 머신비전산업
발전을 위해 2017년 처음으로 개최됐으며, 올해
3회째를 맞이했다. 수상 제품(솔루션 등)은 협회
회원사대상으로한매년코리아비젼쇼를기준으
로 소개되어지지 않은 신제품에 한하여 사전 신
청을 접수하여 협의회의 공정한 심사를 거쳐 선
정됐다.
주요 평가기준은 ▲ 참가제품의 개요 ▲ 기술
적 우수성 ▲ 새로운 응용성 및 혁신성 ▲ 머신비
전 산업계의 영향 및 중요성 ▲ 최종 사용자에게
주어지는 주요 혜택 ▲ 순수 국산제품(Made In
Korea)가점부여등이종합적으로적용됐다.
KMVIA 어워드의 심사를 맡은 이진원 심사위
원장은 “올해 3회째를 맞이하는 KMVIA 어워드
에서 수상 업체 선정은 그 어느 때보다 치열했으
며, 국내 머신비전 기업들의 우수한 경쟁력을 확
인할 수 있었다”며 “앞으로 KMVIA 어워드가 권
위있는 행사로 자리잡을 수 있도록, 그리고 어워
드를 수상한 업체들의 기술력에 대한 신뢰를 담
보해 줄 수 있는 역할을 할 수 있도록 노력하
겠다”고 말했다. 한편, 협회는 내년도020년에도
제9회 한국머신비전산업전에서 제4회 KMVIA
어워드를진행할계획이다.
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KMVIA 어워드
KMVIA Award
KMVIA Awards 2019 대상
라온피플, AI 비전 검사 알고리즘을 PCB 검사에
특화시킨 소프트웨어 ‘AIPi’
라온피플㈜의 A I P i ( A I P C B
Inspection)는인공지능비전검사알
고리즘을 PCB 검사에 특화시킨 소프
트웨어로서, 그동안 작업자가 육안 검
사를 통해 수행하였던 PCB 표면의 다
양한 오류들에 대해서 진성/가성 불량
판정을 수행하는 인공지능 검사 패키
지이다. PCB 검사 전문가가 판단하는
노하우를AI로학습,불량위치를픽셀
레벨로정밀추적하여패턴및외관의
불량종류를판별하는방식이다.
현행 자동화 검사 장비를 이용한
PCB검사는이미지형태비교알고리
즘, 밝기값 색상값 한계치 알고리즘,
치수 측정 알고리즘 등 다양한 조건의
알고리즘이 포함되어 있으나 기본적
으로 룰기반 알고리즘의 한계인 고차
원적인 판정에 대한 신뢰도는 낮은 상
황이다. 따라서 같은 형태의 불량이라
도 양/불을 판정하는 기준이 달라져
야 하는 불량들에 대해서는 가장 엄격
한 조건을 이용하여 불량으로 판정하
므로 이러한 부분을 보완하기 위한 육
안검사의 작업량이 증가하는 단점이
있었다. 하지만 라온피플㈜의 AIPi는
AI 기반의 판정 알고리즘을 적용하여
육안 검사를 수행하는 작업자의 판단
로직에 따른 불량 판정 기술을 적용하
였다. 이로 인하여 작업자의 육안 검
사에 대한 부담을 대폭 감소시킬 수
있었으며, 더불어 같은 제품에 대한
작업자 간의 판정 기준 차이, 숙련도
에 따른 각기 다른 양/불 판정 기준 등
기존에 낮았던 판정의 신뢰도 및 정확
도를 증가시킬 수 있는 효과 또한 기
대할수있다.
제공 기능 및 도입 효과
라온피플㈜의 AIPi의 주요 기능으
로는 PCB 기반 제작 시 발생할 수 있
는 외형의 편차로 인하여 자동 검사
장비가 불량으로 오인한 사항들을 가
성 불량으로 판정하는 필터링 기능을
들 수 있다. 이 와 더불어 회로의 동작
에 치명적인 불량을 초래하는 오픈/
쇼트 등 주요 불량에 대한 진성 불량
처리를 하여 설계 오류 등 명확한 불
량에 대한 필터링 기능을 제공한다.
이는 룰기반 알고리즘이 채택하는 한
계 값을 적용하는 이미지 비교 기반
알고리즘으로는 판정할 수 없으며, 수
만장의 가성/치명 불량 이미지를 딥
러닝 알고리즘을 학습하여 가능해
진다. 불량 필터링 기능은 작업자의
육안검사 작업량을 감소시키는 효과
를 가져오며, 이는 곧 검사 인력에 대
한 비용 감소 및 제품 품질의 편차 제
거효과로이어진다.
AIPi는 불량을 판정함에 더불어 불
량 유형까지도 구분하고 신뢰성 있는
결과를 제공할 수 있다. 이로 인하여
불량 유형 데이터의 자원화가 가능해
지고, 이 분석을 통하여 작업 공정의
효율적개선또한가능하다.
시스템 및 소프트웨어 구성
라온피플㈜의 AIPi의 가장 큰 장점
중 하나는 기존 검사 시스템을 그대로
유지하며 기능 확장이 가능하다는 점
이다. 자동화 장비들의 결과 파일과
동일한 형태로 AIPi가 판정한 결과를
제공하여 제조사의 상황에 따라 자동
화장비의판정결과와AIPi의판정결
과를 선택적으로 사용하는 것이 가능
하다. 이는 기존 시스템의 급격한 변
경을 막고, 자동화 장비 업그레이드의
필요성을 최소화 하여 추가 비용의 부
담을감소시켜주는이점이있다.
검사 소프트웨어는 서버에서 검사
자원이 허용되는 한도 내에서 멀티 프
로세스 형태로 동작한다. LOT 별 불
량 데이터를 취득하여 새롭게 결과를
판정하며, 판정된 결과는 관리자가 자
동화 장비나 육안검사자가 판정한 결
과와 손쉽게 비교 할 수 있도록 분석
툴을제공한다.
시장 현황
그간 모든 자동화 검사의 불완전한
부분을 보완하는 대안으로 여겨졌던
육안 검사의 경우 판정 기준의 정량적
정의 불가, 반복/재연성 보장이 어려
운 문제로 품질 측면에서 한계를 가지
고 있다. 또한 검사 작업자의 노동 강
도는 빈번한 인력 변동을 유발하며 이
는 끊임없는 작업자 육성의 어려움을
수반한다. 라온피플㈜의 AIPi는 이러
한요구사항이큰PCB제조사에게불
량 판정의 일관성과 신뢰도 있는 판정
결과 기반으로 정확한 해결책을 제시
하며, 국내 뿐만 아니라 PCB 제조 시
장이 가장 큰 중국/대만의 고객에게
도그가치를인정받고있다.
대 상
▲ 고객사 정보 보호를 위해 일부 내용 블러 처리

이오비스(대표 김종환)는 영상처리&
공장자동화분야의비전전문기업으로,
국내에2D와3D측정핵심솔루션을제
공하고있다.
이번 2019 KMVIA 어워드에 선정된
IOIVS CUBE는 최근 각광받는 3D측
정 기술로서 고속/고정밀을 요하는 양
산공정에 적합한 광삼각법과 구조광(
모아레) 기술을 적용한 3D측정 모듈
이다. 구조광 기술은 패턴 광을 대상물
에 조사하여 3D 데이터를 복원하는
Active3D측정기술이다. 지난4년간
의 기술개발 끝에 기존의 아날로그 방
식의 패턴프로젝터를 최신 디지털 기
술로 대체하여 과거 아날로그(PZT) 방
식에 비하여 위상오차가 적고 속도가
더 빠른 프로젝션 기술을 개발하는데
성공하였다. 또한, 3차원 측정 방식에
필수적인 프로젝터의 광학적인 오차를
자체적으로 보정할 수 있는 알고리즘
을 개발해 측정 정밀도를 향상시키는
측정방식과 관련 기술을 2016년에 특
허 출원해 등록보유하고 있다. 해당 특
허는 2016년 하반기 한국일보 우수특
허대상을 획득한 바가 있어 기술의 우
수성을인정받기도하였다.
기존에는 균일도를 향상하기 위해 마
이크로 렌즈 어레이나 라이트가이드
등을 이용해 프로젝터를 설계했기 때
문에 시간과 비용이 많이 소요되고 부
피도 커지는 문제가 존재했다. 하지만
이오비스의 알고리즘을 통한 균일도
보정으로 하드웨어 비용과 개발 리소
스를 획기적으로 줄일 수 있어 까다로
운 3D 측정 애플리케이션에 비용 효율
이 높은 솔루션이 될 것으로 기대하고
있다.
㈜이오비스의 CUBE 3D 모듈은, 광
삼각법을 기본으로 하는 디지털 패턴
DLP 프로젝터를 통해 측정 대상물의
표면에 비추어진 패턴 이미지를 고해
상도 고속의 카메라로 영상 획득에서
3D데이터처리까지0.3초(3M카메라
기준) 이내의 고속처리가 가능한 모듈
로서 자체적으로 개발 양산한 제품이
며고객요구인해상도FOV3D검출력
등의 사양에 맞춰 커스터마이징이 가
능한확장성좋은3D센서모듈이다.
또한 CUBE 3D는 레이저 센서 방식
이 아니기 때문에 2D와 3D 측정이 동
시에 가능하며, CUBE 3D는 광효율이
뛰어나 1000:1 이상의 명암비로 선명
하고 반복능 1µm 이내의 정밀한 측정
이가능하다.
CUBE 기술의 특장점
Cube는TI(TexasInstruments)사의
DLP기술을 적용하였으며 여기에 사용
되는 DMD(Digital Micromirror
Device)는 과거에 프로젝터 용으로 많
이사용되던LCOSDiplay소자에대비
해서 2배이상 빠른 속도, 10만 시간의
소자수명, UV에 대한 안정성, 4~5배
의 밝기의 장점 등을 갖추고 있다. 또한
과거의 Pezo(PZT)를 사용하는 아날로
그 방식에 대비해서도 속도가 빠르고
Settling타임이 없이 안정적으로 패턴
이송이 가능하고 기계적인 움직임이
없기 때문에 캘리브레이션에 용이하고
유지보수가 쉽다. 그리고, 머신비전에
서 가장 중요하고 기본적인 2D검사와
접목하여 기존 2D 비전을 그대로 사용
하면서 3D 영상을 부가적으로 취득할
수 있어 기존 검사 솔루션과 함께 검사
성능을 획기적으로 보완할 수 있는 솔
루션을제공할수있다.
응용분야
CUBE는 3D Point cloud data 생성
하여 실시간 2D/3D 측정 및 검사에 활
용할 수 있으며 베터리 검사, 휴대폰 부
품 외관 검사, 자동차 부품검사, BLU
검사, PCB 검사 , SMT분야 3D SPI &
3D AOI등에 유용하게 쓰일 수 있다.
구조광 기술의 상용화에 가장 활발한
국내 유명 AOI 장비 업체들은 기술 유
출에 민감하여 검사설비로서가 아닌
3D 비전모튤 단품 공급을 꺼리고 있어,
사용자요청에따라수정이가능하고모
든 장비에 탑재할 수 있는 이오비스 3D
모듈의 가치는 매우 크다고 할 수 있다.
또한, 시중에 판매되는 고가의 산업용
패턴 프로젝터(빔 프로젝터 포함)는 측
정/검사 장비에 탑재하기에는 부적합
하다. 이는 검사하고자 하는 영역에 패
턴을조사하는데어려움이있고부피가
크고불필요한기능이탑재되어장비내
에장착되기에는적합치가않다.
KMVIA 어워드
KMVIA Award
KMVIA Awards 2019 노미네이트
이오비스, 광삼각법과 구조광(모아레) 기술을 적용한 3D측정 모듈
‘IOIVS CUBE’
▲ 균일도 보상 전 vs 균일도 보상 후
▲ Ti's DMD
▲ USB C-type connector와 3D
측정 결과

KMVIA 어워드
KMVIA Award
이오비스, RAYFOLDING 방식 AUTO FOCUS MODULE & 0.4UM PIN-
HOLE 결함 검출 최적 광학모듈
(주)이오비스는 3D 비전시스템 분야뿐만 아니라
2D 비전시스템 분야에서도 연구개발에 노력을 다
하고 있다. 위의 제품은 2019년도 KMVIA 어워드
에서 노미네이트에 선정된 만큼 향후 기대가 되는
제품이라고할수있다.
이 제품의 용도는 A.O.I (Automatic Optical
Inspection) 즉, 자동 광학 검사 장비에 적용되는
핵심 부품으로서, 제품의 문제 발생시에 상기 광학
모듈을 이용하여 이상 여부를 판단하게 해주며,
1um 이하 Sub-micro 초미세 결함을 AUTO
FOCUS를 통하여 안정적으로 검출 할 수 있는 솔루
션이라고할수있다.
각 광학구성품은 먼저 VIEWORKS 18K /12K
TDI 카메라(물론 DALSA 12K TDI 카메라도 가능
함), Schneider(사) XN-Diamond 5.0X
LENS_(withB/S),AutoFocusModule,TC조명계
포함 난반사 조명계, Tilting unit, Filter changer
부를포함하여총6가지구성품으로되어있다.
관련 광학계의 특장점이라하면, 세계 최고의
Quality를 자랑하는 Schneider사 DIAMOND
5.0X LENS(with B/S)이며, 최적조리개 f/1.59이
며,중앙부, 좌/우 최외곽부에서도 최상의 이미지
Quality를구현가능하다.
이 Diamond 5.0X LENS는 이오비스와 공동 개
발하여 제작한 제품으로서 이오비스에서 독점으로
공급을하고있다.최적조리개f/1.59로HighNA로
만든 렌즈이다보니, 심도가 얇은 단점이 있는데, 이
를 극복하기위하여 경통내부로 RAY를 입사시켜 반
사되어 되돌아 오는 레이저광을 이용하여 트래킹하
는 AUTO FOCUS 방식으로 개발 되었으며, 경통
내부로AUTOFOCUSMODULE이장착되다보니
구성이매우콤팩트하다.
이 광학계는 유한광학계 컨셉으로 Field Of
View가대략12mm정도로대시야를볼수가있다.
(대물렌즈 5X LENS로 구성시, MAX Field Of
View 5mm인 것에 비해 대략 2.4배정도 넓은 영역
을 확보할 수 있음.) 패턴 검사의 기준이 되는 핀홀
(backgroud가 밝고 중앙부에 어두운 흑결함을 말
함)결함같은경우0.4um~0.5um초미세결함검출
이가능하다._(Threshold10기준)추가로,Open/
Short성 결함인 경우 0.2um 결함까지 검출 가능
하다.
그리고 TC조명은 Telecentric 렌즈를 조명에 적
용한 컨셉으로 결함 검출력을 향상 시켰으며,RGB
MIXING 조명계가 장착되어, 필요시, R/G/B로 각
각 사용이 가능하며, R/G/B 모두 ON 했을시,
WHITE광도구현이가능하다.
또한 난반사 사각조명 사용시, 난반사 효과를 구
현하여 이물이나 S/C성 결함에 탁월함을 보여주고
있다.
현재 이 광학계에 2가지 특허 출원 및 등록이 되어
있다.
a.광학배율 5X로 0.5um Pin-hole 결함 검출 장
치특허출원및등록_(2017.11.09)
b.자동 초점 조절 모듈 및 이를 구비한 표면 결함
검출장치특허출원_(2018.03.26)
관련 광학계 적용분야는 LCD, OLED GLASS 검
사,MetalMask검사,WAFER검사,PCB검사,필름
검사다양한애플리케이션에적용될수있는제품이
라할수있다.

KMVIA 어워드
KMVIA Award
크래비스, 프리즘 기반 3 CMOS 카메라 ‘TC-A040K-200’
㈜크래비스에서출시한TC-A040K-200모델은
카메라로 들어오는 빛을 프리즘을 이용하여 빨강,
녹색 및 파랑의 3개의 파장으로 분리하여 3개의 개
별 이미지 센서로 빛을 전송하는 프리즘 기반의 3
CMOS카메라다.
기존의3CMOS카메라시장은프리즘Ass’y제작
솔루션을보유하고있는업체대다수가일본기업이
고자국업체의경쟁사에는프리즘을공급하지않아
프리즘 수급이 어려웠고, 센서와 프리즘 간의 Align
조정 작업이 어렵기 때문에 시장의 대부분을 일본
업체가독점하고있었다.
이에크래비스는프리즘Ass’y솔루션을국산화하
고, 자체 개발한 알고리즘을 적용한 Vision 영상 처
리를 통하여 센서와 프리즘 간의 Align을 조정하여
경쟁력 있는 가격과 경쟁사 대비 동등 이상 수준의
품질을가진카메라를개발해3CMOS카메라시장
을국산화하고자이모델을출시했다.
현재 머신비전 카메라는 유저의 머신비전에 대한
이해도가 높아지면서, 보다 쉽게 사용 가능한 머신
비전 카메라에 대한 니즈가 늘어나고 있고, 머신비
전 카메라가 기존 FA 시장 뿐만 아니라 다양한 분야
에 적용되면서 특수 카메라에 대한 니즈 또한 증가
하고있는추세다.
이 모델은 Bayer Pattern을 이용한 단일 센서 카
메라 대비 뛰어난 색재현성을 제공하여 의료, 식품,
전자 부품, 인쇄, 포장, 디스플레이 등 다양한 산업
군에 대하여 보다 선명하고 정밀한 색상 데이터를
필요로하는애플리케이션에적용할수있다.
크래비스 3 CMOS 카메라의 주요 특징은 다음과
같다.
첫째, CCD 대신 CMOS를 적용하여 Tap 간 밸런
스 조정이 필요없고 CCD 대비 낮은 전력을 소비하
여발열이적어안정성을향상시켰다.
둘째,BayerPattern을사용하여색상을표현하는
단일 센서 카메라는 한 픽셀의 색상 값을 표현하기
위하여주변픽셀의색상값을Interpolation(보간)
하여 색상 값을 표현하기 때문에 검사하고자 하는
피사체에 대한 색재현성이 다소 떨어질 수 있으나,
크래비스의 프리즘 카메라는 R,G,B 파장을 3개의
CMOS 센서가 각각 받아들여 처리함으로써 우수한
색정밀도를제공한다.
셋째, 단일 센서 카메라의 경우 색상을 표현하기
위하여Interpolation하는과정에서해상력이다소
저하될 수 있으나, 크래비스의 프리즘 카메라는
Interpolation 없이 각 픽셀이 색상 값을 표현하므
로 해상력 저하없이 보다 선명한 이미지 획득이 가
능하므로보다뛰어난검출이가능하다.
넷째, 센서에 Bayer Filter가 장착되지 않아, 단일
센서카메라대비우수한감도를제공한다.
다섯째,프리즘을통한R,G,B파장을분리하여각
채널간색간섭을최소화하였다.
여섯째, Align 전용 Stage Jig를 제작하여 이를 통
한Align정밀도를향상시켰다.
일곱째, 프리즘 수급을 국산화 하였을 뿐만 아니
라, 개발, 설계 및 제조 등 모든 공정을 내수화 하여
우수한 제품 품질 유지 및 가격 경쟁력을 확보하
였다.

KMVIA 소식
KMVIA News
(사)한국머신비전산업협회와 강문화산업
대학교가머신비전분야의인력양성등산학
협력 증진을 목적으로 손을 맞잡았다. 모바
일IT스쿨의 주문식 교육과정을 공동으로 개
설·운영하는 등 양 기관은 해당 산업체의 요
구에 맞는 인력양성 및 채용연계를 위해 적
극적으로협력키로했다.
(사)한국머신비전산업협회(회장 이진원)
와 청강문화산업대학교(
부총장 황봉성)는 지난달
22일 청강문화산업대학교
의 청강홀 대회의실에서
사회 수요에 맞는 우수 인
력의 공동 양성을 위한 상
호 간의 협력관계 구축을
위한협약을체결했다.
양 기관은 관련 산업체
수요를반영해모바일IT스
쿨의 교육과정(교과목)인
스마트미디어과의 '머신비
전/시스템 설계'를 공동으
로 개설 운영키로 했다. 교
육과정 및 교재는 양 기관이 공동으로 개발
해 운영하고 상호 간의 협력을 통해 이론 및
교육을 실시하기로 했다. 특히, 협회가 필요
로 하는 교육을 실시할 수 있도록 해당 분야
산업체전문가를교원으로활용할수있도록
했다.
협회는 이 교육과정을 정상적으로 이수한
학생에 대해 관련 산업체로의 채용을 추천
혹은 우대하기로 했다. 특히, 협회는 참여학
생의 현장실무교육을 위해 다양한 현장실습
기회를제공하고,대학은현장실습참여학생
에 대한 학점을 부여하는 등 양 기관은 해당
산업체의 요구에 맞는 인력양성 및 채용연계
를위해적극적으로협력키로했다.
(사)한국머신비전산업협회 이진원 회장은
“4차산업혁명 시대의 머신비전 기술은 4차
산업혁명 시대 기업의 핵심 요소 중 하나로
자리잡고 있는 만큼 우수 인력의 유치가 상
당히 중요하다. 그래서 청강대와의 이번
MOU를통해인력충원및기술지원등에서
산학 협력의 좋은 본보기가 됐으면 한다”고
말했다.
청강문화산업대학교 모바일스쿨 스마트
미디어전공 홍명헌 교수는 “한국머신비전산
업협회와처음으로산업체수요를반영해모
바일스쿨 스마트미디어 관련한 머신비전의
교육과정을 개설하게 됐다”며 “양 기관이 상
호 협력 하에 우수 인력 양성의 좋은 모델로
정착되었으면한다”고말했다.
(사)한국머신비전산업협회-강문화산업대학교,
우수인력 공동 양성 위해 MOU 체결
모바일IT스쿨의 주문식 교육과정을 공동으로 개설·운영
▲ (사)한국머신비전산업협회 이진원 회장(좌)과 청강문화산업대학교
모바일스쿨 스마트미디어전공 홍명헌 교수
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KMVIA 소식
KMVIA News
머신비전인의날 골프대회, (주)에이앤아이 전동철 전무 우승
지난해10월25일머신비전인의날골프대회성황리개최
(사)한국머신비전산업협회가 매년 10월 개최하는 머신비전인의
날 골프대회에서 작년에는 ㈜(주)에이앤아이 전동철 전무가 최종 우
승했다. 이번 골프대회는 총 8개팀 32명이 출전한 가운데 치열한 순
위싸움이진행돼박진감넘쳤다.
회원사 임직원을 대상으로 골프동호회와 협회장배 골프대회를 운
영하고 있다. 올해에도 골프동호회는 회원간의 친목과 정보 교류를
목적으로 매월 4번째 목요일 기흥CC에서 동호회 월례회를 개최할
계획이다. 머신비전협회원사의 임직원에 한해 가입이 가능하며, 연
회비는60만원이다.
그리고 매년 10월에는 동호회 회원과 협히 임직원 및 관련분야 관
계자 등이 참여해 협회장배 골프대회를 개최한다. 오는 10월에도 전
체 회원사와 관련 업계 관계자를 대상으로 협회장배 골프대회를 치
를 계획이다. 한편, 협회는 골프동호회 외에도 낚시나 등산 등 다양
한 동호회를 운영할 계획이다. 동호회를 운영하는데 있어 회원사의
의견을 적극 수렴할 계획이며, 동호회에 관심이 있다면 협회 사무국
으로연락하면된다.
2018KMVIA송년회개최
(사)한국머신비전산업협회는 지난해 12월 13일 안양에서 ‘2018
KMVIA송년회’를개최하였다.이번송년회에는회원사대표와관련
임직원 50여명이 모여 머신비전 산업 및 협회의 발전방향의 모색과
친목을 도모하는 자리로 꾸며졌다. 이번 행사에는 ‘라온제나’의 우쿨
렐레공연이 더해져 낭만적인 겨울밤의 행사로 머신비전협회의 한해
일정도마무리되었다.
제4회KMVIA 어워드공모
(사)한국머신비전산업협회(협회장 이진원, 이하 KMVIA)는
매년 3월 말 코엑스에서 개최되는 한국머신비전산업전에
서'KMVIA어워드'를개최한다.
KMVIA 어워드는 산업 전반의 머신비전 보급 및 활용으로
산업경쟁력 강화에 공이 큰 기업의 혁신제품에 대해 포상함
으로써 사기를 높이고, 다양한 산업으로의 머신비전 도입을
가속화하는데기여하고자추진되는것이다.
회원사를 대상으로 시행되는 어워드는 매년 한국머신비전
산업전을기준으로소개되지않은신제품이대상이며,12월
30일까지 어어드 공모신청을 접수받아 공정한 심시를 거쳐
선정할계획이다.
한편, 제1회 KMVIA 어워드에서는 뷰웍스 ‘TDI 라인 스캔 카
메라’가대상을,LVS의‘Hybird조명장치가’가우수상을각각
수상한 바 있다. 제2회 KMVIA 어워드의 영예의 대상은 머신
비전장비개발용차세대Framework‘RAVID’에돌아갔다.
지세한내용은협회사무국(070-7609-5858)으로문의하
면된다.

참가업체 리스트(ㄱㄴㄷ 순)
부스No. 업체명 홈페이지
1-T116 노비텍 novitec.co.kr
1-R112 다이트론코리아 http://www.daitron.co.kr
1-R120 다트비젼 www.datvision.co.kr
1-T100 대곤코퍼레이션 www.daekhon.co.kr
1-Q160 동일기연 www.dongiltech.co.kr
1-N110 디에이큐시스템 www.daqsystem.com
1-N140,
1-O140
라온피플 www.laonpeople.com
1-N108 리오시스템 www.leosystem.co.kr
1-N100 바올테크 www.barall.co.kr
1-P100 뷰런 www.viewrun.co.kr
1-T120 뷰웍스 www.vieworks.com
1-Q108 브이아이티 www.vitsolution.co.kr
1-O108 비전아이즈 www.visioneyes.co.kr
1-Q115 선하이테크 www.sunhightech.co.kr
• 일시 : 2019. 3. 27(수) ~ 29(금)
10:00 ~ 16:30
• 장소 : 코엑스 전시장B홀
한국머신비전산업전 세미나룸
머신비전 기술세미나
일정 안내
시간 발표내용
11:00 ~ 11:50 하드웨어 비용 감소를 위한 딥러닝 기술 라온피플
14:30 ~ 15:20 실시간 단층촬영(CT)가능 3D 라인스캔 모듈 LCI
(주)앤비젼
Focalspe
■ 3월 27일(수)
시간 발표내용
11:00 ~ 11:50 고속 Autofacus 높이 센싱 기술 앤비젼 지
13:30 ~ 14:20 비전 시스템에서 사용되는 Deep Learning 기술 이미지포
14:30 ~ 15:20 초고해상도 카메라 솔루션의 선구자 151CXP 카메라 라온피플
15:30 ~ 16:20
Machine vision future with Euresys's EasyDeeplearning
and on-Board FPGA programming with CoaXPress
Euresys
Damhau
■ 3월 28일(목)
한국머신비전산업전
회원사
부스 배치도
한국머신비전산업전8 (사)한국머신비전산업협회보 2019·03

부스No. 업체명 홈페이지
1-W101 시원광기술 www.siwon.co.kr
1-V115 싸이로드 www.cylod.com
1-O100 씽크론 www.syncron.co.kr
1-Q140,
1-S140
앤비젼 www.envision.co.kr
1-Q130 앤아이피 www.nip.co.kr
1-S112 에스피오 www.spoptics.com
1-O116 엘라이트 www.l-light.co.kr
1-R100 엘브이에스 www.lvs.co.kr
1-N112 엘파인 www.lfine.co.kr
1-S120 엘퓨전옵틱스 www.lfoptics.com
1-P110 엠브이텍 www.mvtech.co.kr
1-R108 엠비젼 www.mv21.kr
1-Q100 온비젼 www.onvision.co.kr
1-P140 이미지포커스 www.imagefocus.co.kr
1-N120,
1-O120
이오비스 www.iovis.co.kr
1-N107 조일교역 www.asahitrade.com
1-P120 코어이미징 www.coreimaging.co.kr
1-M120 크래비스 www.crevis.co.kr
1-M130 트리비젼 www.triv.co.kr
발표자
라온피플 추연학 이사
(주)앤비젼 협력사
Focalspec CTO Niemela karri
발표자
앤비젼 지원수 이사
이미지포커스 홍영준 과장
라 라온피플 이윤재 팀장
plearning
Press
Euresys 이우진 Marc
Damhaut
시간 발표내용 발표자
11:00 ~ 11:50 EMVA 1288를 활용한 카메라 평가 뷰웍스 홍혁진
13:30 ~ 14:20 디지털패턴 모아레 방식의 3D 모듈, 큐브 이오비스 김성현 부장
14:30 ~ 15:20 GPU 기반 딥러닝 비젼 SW 및 HW 소개 넥스버 양혁준 이사
■ 3월 29일(금)
한국머신비전산업전9 (사)한국머신비전산업협회보 2019·03

시장조사
Marketing Research
분야별 매출액 “카메라, 렌즈, 조명” 순으로 조사
(사)한국머신비전산업협회(회장 이진원, 이하 KMVIA)는 회원사
52개사및비회원사98개총150개사를대상으로지난2018년12월
1일부터 2019년 1월 31일까지 이메일 및 전화 통화, 대면조사를 통
해국내머신비전콤포넌트시장조사를실시했다.
2017년도 국내 머신비전 콤포넌트 시장 규모가 2016년 보다 47%
증가한 1조 993억원으로 조사되면서 1조원을 돌파했다. 지난 2012
년 머신비전 시장조사를 실시한 이후 7년만이다. 이 같은 성장의 배
경에는 반도체 디스플레이 시장의 가파른 성장이 가장 커다란 영향
을 미쳤을 것으로 판단된다. 이와 함께 국내 산업적으로 스마트공장
도입 붐이 일어나면서 머신비전 기술에 대한 관심에서 도입단계로
인한영향으로분석된다.
전체 머신비전 콤포넌트 중 카메라 부문의 점유율이 가장 높게 나
타났다. 에어리어스캔 카메라와 라인스캔 카메라의 전체 매출액 점
유율의39%차지했다.2016년조사대비에어리어스캔카메라점유
율이 높았고, 다른 콤포넌트 점유율은 크게 다르지 않게 나타났다.
개별콤포넌트별로보면에어리어스캔카메라가31%로점유율이가
장 높게 나타났고, 다음으로 렌즈(15%), 조명(11%), 프레임 그래버
(9%), 라인스캔 카메라(8%), 스마트비전시스템(5%), 소프트웨어
(4%), 케이블(3%), 기타(15%) 순이었다. 머신비전 시스템 구축에서
카메라비중이상대적으로높다는것을파악할수있다.
회원사 매출 규모 9,630억원...전년 대비 약 55% 증가
2017년도 한국머신비전산업협회 회원사 매출 규모가 2016년
보다 54.5% 증가한 9,630억원으로 조사됐다. 1개사 평균 매출액은
192억으로 작년 124억원보다 55% 늘어나면서 200억원에 근접한
것으로 나타났다. 전체 영업이익도 1,300억원을 넘어섰으며, 1개사
평균영업이익은전년보다93%증가한26억원으로나타났다.1개사
평균 영업이익률은 전년 조사때보다 3% 포인트 가량 늘어난 12.9%
로조사됐다.
반면, 한국머신비전산업협회 회원사 이외의 비회원사 매출 규모
가 2016년 보다 9.4% 증가한 1,363억원으로 조사됐다. 1개사 평균
2017년도 국내 머신비전 콤포넌트 시장 규모가 2016년 보다 47% 증가한 1조 993억원으로 조사되면서 1조원을 돌파한 것으로 조
사됐다. 이 같은 성장의 배경에는 반도체 디스플레이 시장의 가파른 성장이 가장 커다란 영향을 미쳤을 것으로 판단된다. 전체 머신
비전 콤포넌트 중 카메라 부문의 점유율이 가장 높게 나타났다. 에어리어스캔 카메라와 라인스캔 카메라의 전체 매출액 점유율의
39% 차지했다.
2017년 국내 머신비전 콤포넌트 시장 “1조원 돌파”
한국머신비전산업협회, 회원사 및 비회원사 총 150개사 조사 결과 발표
구분 2016년 2017년
년도별 차이
(2017년-2016년)
증감률
전체 매출 747,769,038 1,099,358,684 351,589,646 47.0%
1개사 매출 9,119,135 13,406,813 4,287,679 47.0%
전체 영업이익 77,721,666 141,732,506 64,010,840 82.4%
1개사 영업이익 947,825 1,728,445 780,620 82.4%
1개사 영업이익률 8.5% 10.2% 　　
표 1. 전체 통합(회원사+비회원사) 매출액 비교 단위: 천원

시장조사
Marketing Research
매출액은43억으로작년39억원보다9.4%늘어난것으로나타났다.
전체 영업이익은 102억원으로, 1개사 평균 영업이익은 전년보다
7.2%증가한3억원으로나타났다.1개사평균영업이익률은전년조
사때보다0.2%포인트가량늘어난7.4%로조사됐다.
머신비전 콤포넌트 업체 1개사 평균 매출액은 134억으로 작년 91
억원보다47%늘어나면서100억원을넘어선것으로나타났다.전체
영업이익도 1,400억원을 넘어섰으며, 1개사 평균 영업이익은 전년
보다82.4%증가한17억원으로나타났다.1개사평균영업이익률은
전년조사때보다2%포인트가량늘어난10.2%로조사됐다.
국내 머신비전 시장 동향
주요 머신비전 적용 분야는 반도체 디스플레이, 일반제조, 자동차
등으로 조사됐다. 2017년 조사 때보다 스마트공장의 주요 핵심기술
로 머신비전 기술이 주목받으면서 다양한 산업에서 이 기술이 접목
되고있는것으로나타났다.
가장 머신비전 기술이 가장 많이 적용되는 분야는 반도체 디스플
레이(100%)로 조사됐으며, 일반제조(57%), 자동차(43%), 제약/의
료(30%), 과학/연구(35%) 등으로 확산되고 있는 것으로 나타났다.
이밖에도 식음료, 에너지, 소비재(가전), 국방/항공, 교통/감시, 농
업/환경으로도머신비전이확산되고있다.
여전히반도체디스플레이와자동차가국내머신비전의주류시장
이될것으로보인다. 2017년도조사보다자동차와일반제조를포함
한 다양한 분야에서 머신비전 기술 도입이 확산될 가능성이 높다는
조사결과가 나왔다. 머신비전 도입 확산 가능성이 높은 산업은 반도
체 디스플레이(78%)와 자동차(65%)로 가장 높게 조사됐다. 일반제
조(39%), 제약/의료(26%), 에너지(22%), 교통/감시(17%), 과학/연
구(13%)등도앞으로머신비전이확산가능성이높은산업으로전망
됐다.
CoaXPress,GigEVision이머신비전인터페이스중성장가능성
이 가장 높은 것으로 나타났다. 2017년 조사때보다 CoaXPress와
USB3.0, Optical이 성장 가능성 높은 인터페이스로 조사됐다. 응답
률 순으로 보면 CoaXPress(48%), GigE Vision(39%),
USB3.0(26%), Optical(22%), Camera Link(4%) 순으로 성장 가
능성 높은 인터페이스로 조사됨. 글로벌 시장에서는 GigE Vision은
제조사와사용자모두에서최고의전송표준으로나타났다.
국내 머신비전 시장은 PC기반 머신비전이 주류이며, AI(딥러닝)
이 새롭게 주목받고 있다. 2017년 대비 PC기반 머신비전 시스템이
주류라는응답률이낮게나타났다.여전히국내머신비전시장은PC
기반 머신비전 시스템이 주류라는 응답이 61%로 조사됐다. 이는 머
신비전 시스템 도입 비용 부담 뿐만 아니라 PC 기반 머신비전시스템
으로 고객의 요구사항을 해결할 수 있기 때문으로 분석됐다. 스마트
카메라가 중심이 되는 스탠드얼론시스템은 약 26%, 혁신기술인 AI,
딥러닝이접목된시스템이13%로새롭게주목을받고있다.
머신비전 사업 진행시 애로사항은?
현재의 불확실한 시장성과 머신비전 기술에 대한 인식 부족으로
인한 정부 정책적 지원 미비 등이 머신비전 사업 진행시 주요 애로사
항으로 나타났다. 2017년 대비 불확실한 시장 상황에 대한 기업들의
우려가큰것으로조사됐다.
정부의 정책적 지원 미비, 그리고 보유 기술력/인력 부족, 머신비
전 인식 부족이 애로사항이라는 답변이 2017년도 조사 때보다 높게
나타났다. 머신비전 사업 진행시 주요 애로사항은 불확실한 시장성
(78%),정부정책적지원미비(52%),비즈니스모델부재(48%),보유
기술력/인력 부족(43%) 순으로 조사됐다. 이밖에도 머신비전 인식
부족(26%),사업추진자금의부족(22%),가격부담(17%)표준화미
비(9%)에대한의견이많았다.
정부 지원이 요구되는 분야
머신비전산업에대한인력,RD,확산사업,개발및도입자금등
에서정부의지원이필요한것으로조사됐다.
2017년조사때보다RD사업확대,개발및도입자금지원,기술
인력양성지원확대등의정부지원에대한요구가높게나타났다.응
답률로 보면, 개발 및 도입자금 지원(52%), RD 사업 확대(65%),
확산사업 확대(48%) 등 머신비전 산업의 경쟁력 강화를 위한 정부
지원을 요구했다. 대체로 머신비전 산업이 중소기업 위주로 구성돼
있다보니 기술인력양성 지원 확대(61%)에 대한 지원 요청이 꾸준히
제기되고있다.
이밖에도시험인증지원확대(17%),해외진출지원(17%),머신비
전 도입시 세제/법제도 지원(17%)에 대한 정부의 지원이 요구된다
는답변이나왔다.
협회 만족도 “대체로 양호하다”
회원사의 협회 활동에 대한 만족도는 대체로 양호한 것으로 나타
났다. 협회 활동에 대한 만족도가 대체로 높은 것으로 나타났는데,
점수로 보면 70점 이상이라고 응답한 비율이 56%로 절반이 넘었다.
반면, 보통이하라고 답한 비율도 44%로 나타났기 때문에 만족도가
낮은이유를찾아보완할필요가있어보인다.
회원사들은 기술정보 및 제품정보 제공 등 다양한 머신비전 관련
정보 제공에 대해 협회에 바라고 있는 것으로 조사됐다.기술정보 제
공이 필요하다는 응답 57%, 제품정보 제공이 필요하다는 응답 26%
로나타났다.
국내 경기가 하락 국면에 있고, 반도체/디스플레이 분야에 치우쳐
있는 머신비전 시장의 확대를 위해 비즈니스 모델 제시가 필요하다
는 응답도 43%로 높게 나타났다. 이밖에도 전시회 진행(26%), 제품
표준화(22%)에대한협회의역할이필요하다는의견이제시됐다.
머신비전시장조사에대한자세한내용은협회사무국으로문의하
면된다.

12 (사)한국머신비전산업협회보 2019·03 파워인터뷰
INTERVIEW
(주)앤비젼 협력사 FocalSpec CEO Harri Leinonen와의 인터뷰
“차세대 머신비전 시스템을 위한 3D 자동광학 검사(LCI)를 주목해 달라”
(주)앤비젼은 2017년 9월 3D 전문 핀란드 회사인 FocalSpec과
협력을 맺어 머신비전 시장에서의 사업 영역을 2D에서 3D까지 스
펙트럼을 넓히고 있다. FocalSpec이 앤비젼과 국내 유일 파트너쉽
을 맺은 것은 앤비젼이 머신 비전 관련 풍부한 레퍼런스를 바탕으
로 3D측정분야에서의 우수한 전문성과 역량을 갖고 있다는 점이
크게 작용한 것으로 분석된다. 전문가들은 앤비젼이 FocalSpec의
협력을 통해 차세대 3D기술을 확보하고 시장 확대 기회를 얻을 것
으로 기대하고 있다. 본고에서는 FocalSpec CEO Harri
Leinonen와의인터뷰를통해FocalSpec이어떤회사인지그핵심
주력기술인LCI이무엇인지에대해살펴본다.
▲ FocalSpec CEO Harri Leinonen(맨좌측)과 앤비젼 직원들

13 (사)한국머신비전산업협회보 2019·03 파워인터뷰
INTERVIEW
Q. FocalSpec은 어떤 회사인지 간단하게
설명해주세요.
A. FocalSpec 본사는 핀란드에 위치해 있고, 산업의
중심지인헬싱키에서북쪽으로약1시간비행거리떨어
져 있는 오울루에 위치하고 있습니다. 오울루라는 도시
는 많이 생소하실 텐데, 핀란드에서는 5번째로 인구가
많은규모의도시입니다.
FocalSpec은 전자 제품을 비롯한 다양한 제조 산업
에서의 품질 관리 in-line 검사 및 측정을 위한 고정밀
광학 센서를 설계하고 제조하는 혁신적 선구자가 되기
위해 노력하고 있습니다. 특히, 2D 및 3D 데이터를 동
시획득할수있는LCI(LineConfocalImaging)기술은
국제 특허를 받은 기술로 머신비전 솔루션의 새로운 지
평을열었다는평가를받고있습니다.
Q. FocalSpec만의 차별화된 기술은 어떤 계기로
개발되었나요?
A. FocalSpec은 10년 전 핀란드 북부의 기술 그룹에
의해 설립되었는데, 저도 그 중에 한 명이었습니다.
FocalSpec 설립 전에는 널리 사용된 레이저 광삼각법,
스테레오 3D 등 기존 기술로는 광택 및 투명체 곡면과
같은물체를측정할수없는한계를지니고있었습니다.
그래서 우리는 FocalSpec 설립을 통해 더 나은 솔루션
을찾기위해노력했고,이러한시장요구를충족시키기
위해LCI기술을개발했습니다.
Q. FocalSpec이 개발한 LCI 기술이란 무엇인가요?
A. LCI 기술은 Line Confocal Imaging의 약자로 백색광에서 분
산된 각 파장별 높이 정보가 카메라 센서의 각 라인별로 매칭되어 실
시간으로제품의단면을측정하는기술입니다.
현재 나와있는 Chromatic Confocal 기술을 적용한 제품들은 약
190포인트 구조로 되어있는 반면 LCI 제품은 2048Pixel구조로 되
어있고, 2um에서 8um해상도로 검사/측정이 가능하여 해상력이 우
수하고, Tact-time측면에서도 빠르다는 장점을 갖고 있습니다. 즉,
70nm 반복정밀도와 최대 4kHz의 속도로 캡쳐 가능한 매우 빠른
3D 솔루션이라고 보면 됩니다. 또한 LCI는 단일 스캔으로 2D 및 3D
데이터를 동시에 캡처할 수 있는데, 이렇게 2D와 3D를 동시 캡쳐 가
능한기능은현머신비전시장에서독보적이라고할수있습니다.
Q. 머신비전 시장에서 LCI의 주요적용분야 및 해당 분야에서
타 기술 대비 LCI가 제공하는 차별화된 가치(장점)는
무엇인가요?
A. LCI 기술은 반짝이고 투명한 재질의 거울을 포함해서 모든 표
면을 측정할 수 있습니다. 또한 투명한 액체가 어느 정도 도포되었는
지도 측정 가능하기 때문에 정확한 치수 측정이 필요한 정밀한 애플
리케이션에서도활용가능합니다.
현재FocalSpec의센서및검사시스템은아시아의주요가전제품
및모바일부품검사,커버글라스스크래치검사및측정에서사용되
고있습니다.
Q. 국내 고객들의 성공적인 LCI 검토 및 적용을 위해
FocalSpec 본사와 앤비젼은 각각 어떤 역할과
지원업무를 수행하고 있나요?
A. FocalSpec은 LCI 기술 및 센서를 다양한 산업 및 응용 분야에
적용한 경험이 풍부하여 고객이 필요한 특정 애플리케이션을 구축
할 수 있도록 귀중한 지침 및 조언들을 제공할 수 있습니다 또한, 저
희의한국협력사인앤비젼은3D측정분야에서우수한전문성과역
량을 갖추었기 때문에 3D 시스템 구성에 대한 컨설팅 및 수준 높은
기술지원을제공받을수있습니다.
▲ LCI기술을 통해 휴대폰을 검사하고 있다

시장동향
Market Trend
미국영상협회(AIA), 임베디드 비전 및 딥러닝 확장에 주목해야
2019년도 머신비전 산업 주요 트렌드는?
2019년도 머신비전을 한 마디로 정의한다면 ‘천천히 그리고 꾸
준하게 레이스에서 승리한다’로 요약해볼 수 있겠다. 경제적 불확
실성은 산업에 영항을 미칠 것으로 예상되지만, 그 피해 정도는 크
지않을것이라는전망이우세하다.
딥러닝 소프트웨어를 탑재한 임베디드와 같은 하드웨어 플랫폼
이 번성할 것으로 예상되며, 공장과 같은 현장에서의 전통저인 애
플리케이션은 여전히 강세를 유지할 것으로 보인다. 미국영상협회
(AIA)는 2019년 머신비전 산업에 영향을 미치는 4가지 트렌드를
발표했다.
임베디드 비전, 폭발적 성장
2019년에도 임베디드 비전은 자율주행, 생명과학, 가전, 국경감
시, 유통, 농업 등 다양한 시장을 지원하는 애플리케이션을 통해 계
속 확산될 전망이다. 업계 관계자는 “처리 능력은 엄청나게 증가했
으며, 메모리는 매우 저렴해졌다. 사용자는 매우 작은 카메라를 선
택하고 다양한 소스의 클라우드 데이터를 활용할 수 있다. 이러한
요소들이 머신러닝과 결합될 때 비전은 단일 패키지로 구현된다”
고말했다.
고객들은 전체 임베디드 비전 시스템을 개발할 시스템 통합 업체
를찾고있다.한업계관계자는“스마트카메라는아주작은인클로
저 내에서 가능한 한 이미지 센서에 가깝게 영상 처리 비디오를 분
석하는 것으로 목표로 하고 있다. 우리는 임베디드 비전 시장을 겨
냥해 카메라 디자인에서 FPGA 프로그래밍에 이르기까지 전문 기
술을개발해AI및딥러닝기능을통합할수있는저비용,저전력플
랫폼에 애플리케이션별 솔루션을 신속하게 제공할 수 있게 됐다”
고말했다.
임베디드 비전을 둘러싼 가능 큰 문제는 기능성과 비용 측면에서
고객에게 어필하는 시스템을 설계하는 것이다. 한 업계 관계자는
“머신비전 환경에서 고객이 역사적으로 알게 된 모든 기능을 저비
용 저전력 장치를 갖춘 매우 작은 폼팩터를 넣는 것은 아주 중요한
RD 작업이다. 완전히 다른 하드웨어 솔루션으로 소비자를 교육
하는 것이 항상 쉬운 것은 아니지만, 궁극적인 희망은 고객이 친숙
하고작고,결과적으로저렴한비용의제품에친절하게대응한다는
것”이라고말했다.
2019년도 글로벌 머신비전 산업의 모습은 어떨까? 최근 미국영상협회(AIA)가 발표한 전망에 따르면, 머신비전 산업은 임베디드 비전
의 확산과 딥러닝 기술의 광범위한 적용으로 함축해볼 수 있다. 왜냐하면 요즘 주목받고 있는 자율주행, 스마트공장 등의 핫 이슈의 중심
에 이들 기술들이 자리잡고 있기 때문이다.

시장동향
Market Trend
전통적인 머신비전은 많은 사례에서 임베디드 비전과 경쟁할 수
는 없지만, 그 자체로 상당한 변화를 겪고 있다. 한 업계 관계자는
“머신비전 데이터는 더 이상 자체 사일로에 있지 않다. 머신비전을
포함한 완전 자동화 시스템은 시스템 내 장비의 작동 효율을 더 잘
인식하기 위해 데이터를 수집할 수 있는 많은 센서와 모션 구성요
소를가지고있다”고말했다.
딥러닝 확장
머신비전에서 딥러닝은 주요 파괴적인 기술이 되는 정점에 달해
있다. 2019년 이 기술은 더욱 성숙하고 더 광범위한 적용이 준비가
된해가될것이다.
한 업계 관계자는 “머신비전 산업에 종사하고 있다면, 소프트우
어가딥러닝알고리즘을통해어떻게축적되는지,그리고소프트웨
어가 어떻게 과감하고 신속하게 환상적인 결과를 낼 수 있는지에
대한 데모를 목격했을 것이다. 이러한 시스템은 수천 개의 순열을
수행할 수 있으며, 머신비전에서 인식 및 기타 애플리케이션에서
100%정확도에도달할수있다”고말했다.
딥러닝은 이미지 분석의 전통적인 방법에 커다란 영향을 미친다.
우리가 생산하는 제품 뿐만 아니라 고객과 소통하는 방식도 변화될
것”이라고말했다.
딥러닝은 전통적인 머신비전이 할 수 없는 애플리케이션을 해결
하는데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 한 업계 관계자는 그 예
로 백신검사를 들었다. 그는 “우리는 동결 건조된 바이알에서 백신
을 검사하고 있는데, 건조 방법에 따라 매번 결과가 매우 다르게 나
타난다. 한가지 경우 입자가 균열과 매우 유사할 수 있기 때문에 고
전적인 검사 과정을 수행하는 것은 매우 어렵다”고 말했다. 딥러닝
은분산의차이를구별할수있다.
보이지 않는 것을 보기(?)
딥러닝이 이미지로부터 가능한 한 많은 정보를 수집하는 가장 최
신의방법이될수있지만,그것만이유일한기술은아니다.InCaAs
단파적외선(SWIR)카메라와조명의발전으로비시각적영상의효
율성이향상되었다.
한 업계 관계자는 “이러한 높은 파장에서 내부 결함을 찾기 위해
복합항공기날개를보는것과같은일을할수있다.우리는이제고
속 머신비전 애플리케이션 시장에 고출력 SWIR LED를 출시하고
있다”고말했다.
하이퍼스펙트럴 이미징에 대한 수요도 증가하고 있다. 그는 “물
체의 미묘한 차이를 탐지하기 위해 넓은 범위의 수백개 스펙트럼
슬립을 볼 때 광대역 광원이 필요하다”고 말했다. 메타파스
(Metaphase)는 커버리지가 넓은 맞춤형 LED를 개발하기 위해 파
트너와협력하고있다.이회사관계자는“이는LED를훨씬더적게
사용하고 할로겐을 모방하는 광대역 광원을 만들 수 있게 해줄 것”
이라고말했다.
확실한 경제적 불확실성
2019년을 향해 나아가는 동안 미국 경제가 경기 침체의 조짐이
나타나고있다.다우존스산업평균지수는계속해서하향세를보이
고 있고, 기업 투자는 둔화되고 있다. 한 경제 학자는 “주식시장은
미국 경제뿐만 아니라 세계 경제에도 경기 침체가 있을 것이라는
사람들의 믿음을 반영하고 있다”며, “비즈니스 결정을 주도하는 투
자자들은 잠시 멈춰서 앞으로의 상황에 대해 걱정하게 될 것이다.
왜냐하면기업소유주들은위험을회피하기때문이다.우리고객들
중 일부는 이미 고객의 구매 결정이 둔화되고 있는 것을 우려하고
있다. 시장이나 지정학적 공간에는 많은 불확실성이 일어나고
있다”고말했다.
아마도 가장 큰 경제적 위협은 무역과 관세와 관련된 긴장일 수
있는데, 이것은 많은 회사들이 새해에 조심스럽게 움직이게 만
든다. 한 업계 관계자는 “머신비전 제품의 최대 시장이기도 한 세계
최대 경제대국이 현재 무역 문제를 겪고 있다”면서 “이것이 지금까
지10년동안큰성공을거둔우리산업의성장에있어가장큰위협
이되고있다”라고말했다.
경제적 불확실성으로 인해 머신비전 전문가들은 특히 지난 2년
과 비교해 머신비전 시장의 성장이 소폭 줄어들 것으로 예측하고
있다. 한 업계 관계자는 “2018년은 북미에서 머신비전에 대한 매우
뜨거운 출발을 보였지만, 우리는 지난 6개월 내에 고비를 넘겼다”
고말했다.
그는 “2018년에는 업계가 기록적인 수준으로 끝날 것으로 예상
했지만 불과 성장률은 3~5% 정도밖에 되지 않는다. 로봇과 같은
산업들이 자동차 분야에서 큰 폭의 둔화를 겪었다는 사실에 비추어
볼 때, 우리는 2017년에 두 자리 수의 성장을 경험했지만, 2019년
초에는 그러한 성장시기가 다시 돌아오게 될 것이라고는 보지 않
는다. 하지만 2018년과 마찬가지로 올해 성장률은 3~5% 정도”라
고말했다.
북미 지역에서는 비전과 이미징의 흐름이 둔화되고 있지만, 중국
시장은 상승세에 있다. 한 업계 관계자는 “중국에는 로봇과 자동화
에 대한 수요가 매우 많다. 중국에는 하이크비전, 다화기술 등 국내
경쟁업체들이많다.많은AIA회원들이중국시장에서의영업을하
고 있기 때문에 중국 시장의 발전에 촉각을 곤두세우고 있다”고 말
했다.
잠재적인 둔화에도 불구하고, 머신비전은 언제나 그랬듯이 견고
해질 것이라는 전망이 우세하다. 한 업계 관계자는 “자율주행 차량
이나 무인정찰기와 같은 자율형 시스템의 중심에는 임베디드 비전
과 딥러닝이 있다. 그리고 우리는 임베디드 비전과 딥러닝이 공장
운영의중심에있다는것을안다.비전의관점에서볼때,우리는매
우좋은포지셔닝에있다”고말했다.

표준동향
Machine Vision Standard
이 표준은 비전 기술에 적은 비용과 더 쉬운 사용을 가능하게 하
는 다양한 전 세계 머신 비전 표준의 포괄적 유형이다. 본 안내 책자
에는다양한인터페이스,성능,렌즈마운트,조명및시스템적분기
표준이 포함되어 있다. 본 안내 책자는 현재 인정되었고, 권장하는
모든전세계비전표준을한곳에서확인할수있는참조자료이다.
디지털 기술은 고속으로 가시광 및 비-가시광 에너지를 포착, 분
석 및 사용하는 기능에 혁명을 일으키고 있다. 이에 따라서 제조 자
동화, 공정 간소화 및 최적화, 그리고 물리적 환경에 대한 끊임없는
연구 개발을 가능하게하는 비전 기술의 적용 확대가 가능하게 되
었다.
1990년대 후반에 이러한 새로운 기술의 출현으로, 더 일반적인
비전 시스템 요소를 표준화함으로써 얻을 수 있는 큰 이점이 있음
이 분명해 졌다. 이러한 이점으로 카메라 인터페이스 표준이 개발
됨으로써, 비용이 절감되고, 시스템 설계/설치가 간단해지고, 구성
품의 상호운용성이 가능하게 되었다. 이러한 첫 번째 예로서는
2000년의 Camera Link 표준이었으며, Camera Link HS,
CoaXPress, GigE Vision 및 USB3 Vision과 같은 다른 표준으로
유도되었다.
또한 다양한 성능, 렌즈와 조명 표준이 개발되어 비전 기술이 급
증하게 하였다. 본 안내 책자의 목적은 비전 기술이 제공하는 방대
한 기회를 전달하여, 현재 작업을 보다 효율적으로 시행하고, 미래
의 미개발 응용 프로그램을 찾아내는데 도움이 되도록 하기 위함
이다
카메라 인터페이스 표준
카메라인터페이스표준은카메라가PC로연결되는방법을성문
화하여, 더 간단하고, 효율적인 비전 기술 사용이 가능한 정의된 모
델을 제공한다. 비전 시스템은 흔히 다수의 제조업체가 제작한 카
메라, 프레임 그래버 및 비전 라이브러리를 포함하는 다양한 구성
품으로 구성되어 있다. 인터페이스 표준은 규정 준수 구성품이 매
끄럽게 상호운용될 수 있도록 한다. 카메라 인터페이스 표준은 하
드웨어와소프트웨어의2가지그룹으로나누어져있다.
비전 애플리케이션은 카메라 검색과 연결, 카메라 구성, 카메라
의 이미지 그래빙 그리고 카메라로 신호를 보낸 비동기식 이벤트의
처리라는4가지기본적인과업을요구한다.
두 개의 소프트웨어 레이어가 이러한 과업 처리에 도움을 준다.
첫번째레이어는전송레이어(TL:transportlayer)로서,카메라를
열거하고, 카메라의 저수준 레지스터로 접속하여, 장지의 스트림
데이터를 검색한 후 이벤트를 전달한다. 전송 레이어는 하드웨어
인터페이스 표준으로 통제된다. 인터페이스 형식에 따라서, 전송
레이어는 전용 프레임 그래버 (Camera Link, Camera Link HS,
하드웨어 표준과 소프트웨어 표준 업데이트
머신비전 시스템의 각 구성요소 표준 바로알기
▲카메라 인터페이스 표준으로 제공되는 핵심 기능

표준동향
CoaXPress) 또는 버스 어댑터 (FireWire, GigE Vision, USB3
Vision)가필요하다.
두 번째 레이어는 이미지 획득 라이브러리이며, 소프트웨어 개발
키트(SDK: software development kit)의 한 부분이다. SDK는
독립형 품목이 될 수 있으며, 프레임 그래버와 함께 제공되거나 이
미지 처리 라이브러리에 있다. SDK는 전송 레이어를 사용하여 카
메라기능에접속하고,이미지를그래빙할수있다.
다섯 가지의 기본적인 하드웨어 표준(Camera Link, Camera
LinkHS,CoaXPress,GigEVision및USB3Vision)과두가지의
기본적인 소프트웨어 인터페이스 표준 (GenICam and IIDC2)이
있다.
하드웨어 인터페이스 표준에 따라 카메라는 어떤 드라이버 또는
프래임 그래버에 연결될 수 있다. 소프트웨어 인터페이스 표준의
프로그래밍 인터페이스는 개발자에 의해 직접 또는 다양한 비전 라
이브러리에서드라이버/SDK가사용될수있도록한다.
개발자는표준기반SDK를사용하면,소프트웨어를크게변경하
지 않고도, 카메라, 드라이버 또는 전체 인터페이스 기술을 변경할
수있다.
표준의 명칭 IEEE1394 + IIDC 카메라 링크 카메라 링크 HS
토폴로지 데이지 체인 점대점 방식 점대점 방식, 데이터 분할
전송 형식 패킷 기반 병렬 패킷 기반
이미지 전송 강건성 오류 검출용 없음
데이터 재송신/
순방향 오류 정정법
관련 소프트웨어 표준 필수 사항: IIDC
선택형: GenICam, CLProtocol,
GenCP
필수 사항: GenICam GenApi,
GenCP, SFNC
선택형: GenICam GenTL
승인 요구사항 자체 승인
등록 양식
자체 승인
등록 양식
규정 준수 행렬
구성
IEEE1394a (S400)
IEEE1394b (S800)
IEEE1394b
(S1600)
BASE
MEDIUM/
FULL
80-bit C2 C3 F2
대역폭
(이미지 데이터)
★
≤ 100 Mbytes/s
★★
≤ 200
Mbytes/s
★★★
≤ 500
Mbytes/s
★★★★
≤ 1000
Mbytes/s
★★★★
≤ 1000
Mbytes/s
★★★★★
≤ 5000
Mbytes/s
★★★★★★
5000 Mbytes/s
★★★★★
≤ 5000
Mbytes/s
제어 채널 전이중 방식, 이미지 데이터와 공유됨 전용 직렬 포트 전용 업링크, 공유된 데이터링크
케이블 형식 IEEE 1394 카메라 링크 CX4 CX4 섬유
케이블 길이
(피동형 케이블)
★
≤ 10 미터
★
≤ 10 미터
★★
≤ 20 미터
★★★★
AOC ≤ 120미터
★
≤ 10 미터
★★★★
AOC ≤ 120미터
★★★★
≤ 120 미터
파워 오버 케이블 필수 사항 선택형 없음
카메라에 가용한
와트 수
최대 45W (PC에 따라 다름) 4W. 8W. 8W. 해당없음
프레임 그래버가
필요함
아니오 예 예
카메라 트리거
입력 신호
카메라에 직접 카메라에 또는 프래임 그래버에서 카메라에 또는 프래임 그래버에서
트리거 지연시간 -
프레임 그래버에서
카메라까지
(링크 지연시간,
프로토콜 오버헤드 시)
해당없음
★★★★★
100 ns
★★★★
≥ 100 ns
표 1. 하드웨어 인터페이스 표준 비교

표준동향
CoaXPress GigE Vision USB3 Vision
점대점 방식 점대점 방식, 네트워크 점대점 방식, 타이어드-스타
패킷 기반 패킷 기반 패킷 기반
오류 검출용 데이터 재송신 데이터 재송신
필수 사항: GenICam GenApi, GenTL, SFNC 필수 사항: GenICam GenApi, SFNC 필수 사항: GenICam GenApi, GenCP, SFNC
선택형: IIDC2 선택형: GenICam GenTL 선택형: GenICam GenTL, IIDC2
등록 양식, 전기/프로토콜/상호운용성
규정 준수 시험, PlugFest
등록 양식, 규정 준수 행렬
장치 벨리데이션 소프트웨어, PlugFest
등록 양식, 규정 준수 행렬, 장치
벨리데이션 소프트웨어, 전기 규정 준수 시험
PlugFest
CXP-6 CXP-12 4x CXP-6 6X CXP-12 1 GigE
2.5
GigE
5 GigE 10 GigE SuperSpeed 5 Gbits/s
★★★★
≤ 1000
Mbytes/s
★★★★★
≤ 5000
Mbytes/s
★★★★★
≤ 5000
Mbytes/s
★★★★★★
5000
Mbytes/s
★★
≤ 125
Mbytes/s
★★★
≤ 300
Mbytes/
★★★
≤ 600
Mbytes/s
★★★★
≤ 1000
Mbytes/s
★★★
≤ 500 Mbytes/s
전용 업링크, 공유된 데이터링크 전이중 방식, 이미지 데이터와 공유됨 전이중 방식, 이미지 데이터와 공유됨
동축 CAT-5e/6a/7, 섬유 CAT-6a/7, 섬유
SuperSpeed USB
(구리)
SuperSpeed USB
(섬유 어댑터)
★★★★
≤ 120 미터
★★★
≤ 50 미터
★★★
≤ 50 미터
★★★
≤ 50 미터
★★★★
≤ 120 미터
★★★★★
120 미터
★
≤ 10 미터
★★★★
≤ 120 미터
필수 사항 선택형 필수 사항
13W. 13W. 52W. 78 W.
13W (IEEE802.3af)
25W (IEEE802.3at)
4.5W.
예 아니오 아니오
카메라에 또는 프래임 그래버에서 카메라에 직접 카메라에 직접
★★★★
≥ 100 ns
해당없음 해당없음

표준동향
구분
기본 - -
처음 출시 날짜 2006년 9월 2012년 1월
현재 버전 https://bit.ly/2pU3GGR https://bit.ly/2COrIM5
호스팅 연합 EMVA JIIA
표준 웹사이트 www.genicam.org jiia.org
전송 레이어 프로그래밍 인터페이스 지원됨 (GenTL 모듈) 지원되지 않음
카메라 열거 예 -
카메라 레지스터에 접속 예 -
3D 데이터를 포함하여 영상 데이터 스트리밍 예 -
비동기 이벤트 전송 예 -
하드웨어 표준으로 지원됨 - -
필수 사항 - -
선택사항 1394, CL, CLHS, GEV, U3V -
카메라 프로그래밍 인터페이스 지원됨 (GenApi + SFNC 모듈) 지원됨
운용 방법 카메라 설명 파일 하드-코딩된 레지스터 세트
정의된 표준 기능의 숫자 500+ 72
커스텀 기능 지원 예 예
이벤트 전송 예 예
청크 데이터 접속 예 -
하드웨어 표준으로 지원됨 - -
필수 사항 CXP, CLHS, GEV, U3V -
선택사항 1394, CL 1394, CXP, U3V
참조 구현 가용함 (GenApi 모듈) 필요 없음
무료 예 -
제품 품질 예 -
프로그래밍 언어 C++ -
지원된 운용 체계
윈도우 (32/64)
리눅스 32/64/ARM), macOS
-
지원된 컴파일러 Visual Studio, GCC -
표 2. 소프트웨어 인터페이스 표준 비교

시장동향
Market Trend
머신러닝과 딥러닝 결합으로 스마트 카메라의 성능 업그레이드 필연적
더욱 스마트해지고 있는 ‘스마트 카메라’
스마트 카메라에 대한 수요가 그 어느 때
보다 커졌다. 글로벌 스마트 카메라 시장은
2017년부터 2024년까지 연평균 18.2% 성
장하여 62억 달러에 달할 것으로 전망된다.
아시아 태평양 지역과 북아메리카에서 주
로 이 사장의 성장을 주도할 것으로 예측
된다.
이러한 실질적인 성장의 이유는 스마트
카메라의 다양성과 시스템 통합자(SI)에게
기회를 제공하기 때문이라는 분석이다. 기
존의 머신비전 카메라와는 달리 스마트 카
메라는 이미지 센서와 프로세서 및 I/O를
하나의 컴팩트한 하우징과 결합한다. 이 제
품들은 일반적으로 시스템 통합업체가 그
래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 카메
라를 프로그래밍하여 많은 계산 작업을 수
행할 수 있게 해주는 일련의 소프트웨어 도
구 세트(카메라 제조업체 또는 타사)와 함
께제공된다.
그러나 스마트 카메라를 구성하는 요소
의 정의는 다소 주관적이다. 사실상 산업용
비전 시장에 판매된 모든 카메라는 스마트
카메라로 판매되는지 여부에 관계없이 일
부 지능형 기능을 갖추고 있다. 이는 추가
처리를위해PC로전송되기전에중요한사
전 처리 기능을 이미지에 수행해야한다는
고유한필요성때문이다.
이 펌웨어 사전 처리는 동일한 센서를 특
징으로 하는 카메라 간의 주요 차별화 요
소다.
이러한 전처리 기능을 수행하기 위해 대
부분의 산업용 카메라에는 펌웨어와 함께
이득 보정, 잡음 패턴 보정, 데시 메이션/비
닝 및 압축과 같은 많은 기능을 카메라 내에
서 처리할 수 있는 FPGA 추가 처리 부하를
PC에추가하지않아도된다.
이러한 카메라는 정기적으로 이미지를
임시 저장하는데 사용되는 RAM도 가지고
있다. 이는 데이터 안정성을 높이며, 특히
짧은 시간에 많은 이미지가 필요하므로 높
은 대역폭을 필요로 하는 애플리케이션에
서중요한요소다.
머신비전이 인공지능, 머신러닝, 딥러닝과 융합하면서 점점 스마트해지고 있다. 그 중심에는 스마트 카메라가 있다. 스마트 카메라가
이러한 종류의 기술을 채택하여 프로그램을 더 쉽게 만들 뿐만 아니라 훨씬 더 강력하게 만드는 것은 필연적인 추세로 보인다.

시장동향
Market Trend
복잡성 증가
그러나 이러한 변변치 않은 처리 과정에
서부터 카메라 설계자들은 여러 가지 방법
으로 카메라에 더 많은 처리 능력을 계속 추
가해 왔다. 초기 접근법 중 하나는 저비용
멀티 코어 프로세서를 카메라에 통합하는
것이었다. 이 카메라는 제한된 컴퓨팅 성능
을 보였지만 계측 및 바코드 스캐닝과 같은
간단한 독립 실행형 응용 프로그램에서 새
로운가능성을발견했다.
Matrox Imaging의 제품 매니저 인 파비
오페렐리(FabioPerelli)에따르면,스마트
카메라에 사용되는 두 가지 주요 프로세서
아키텍처, 즉 X86과 ARM의 주요 차별화
요소는 X86 프로세서가 CISC(복잡한 명령
어 세트 아키텍처)를 기반으로 하는 반면
ARM 프로세서는 RISC를 지원한다. RISC
명령은 일반적으로 더 간단하고 더 빠르게(
즉, 단일 클록 사이클 내에서) 실행된다. 한
편, CISC 명령어는 훨씬 복잡하며 훨씬 복
잡한 작업을 수행하는 데 필요한 명령 수가
적기 때문에 각 명령어를 실행하기 위해 여
러CPU사이클이필요하다.
카메라 벤더가 선택하는 아키텍처 선택
은 하드웨어 고려사항보다 회사가 지원하
는 기존 소프트웨어 기반과 관련이 있을 수
있다. 예를 들어 Matrox Imaging은 수십
년에 걸쳐 개발되고 연마된 기존의 프로그
래밍 전문 지식과 그 결과로 나온 소프트웨
어와 더 잘 호환되므로 스마트 카메라 제품
에서 X86 아키텍처의 성능을 활용한다. 그
러나 유감스럽게도 하드웨어 아키텍처를
변경하려는 엔지니어는 소프트웨어 재개발
및 재 최적화 비용을 고려해야 한다. 성능,
효율성 및 비용면에서의 이점은 현재 설계
된 컴퓨터 아키텍처에서 균형을 제거할 때
반영되어야한다.
오늘날의 스마트 카메라에서 발견되는
탁월한 아키텍처는 X86 또는 ARM 프로세
서와상관없이CPU와FPGA를통합한다고
Teledyne DALSA의 Smart Vision
Solutions 산업 제품 부문 제품 관리자 인
레이몬드 브로디(Raymond Boridy)는 말
한다. CPU와 FPGA를 결합함으로써 개발
자는 DSP 코어를 FPGA 패브릭에 통합할
수 있을 뿐만 아니라 DSP와 함께 특수 이미
지 처리 기능을 수행할 수 있는 하나 이상의
전용고객중심IP코어를구현할수있다.
그렇다고 해도 과다한 애플리케이션을
처리할 수 있을만큼 일반적인 목적일 수 있
는 스마트 카메라 아키텍처는 하나 이상의
고도로 전문화된 애플리케이션에 최적으로
적합하지 않을 수 있다. 경우에 따라 신중한
성능 분석을 통해 FPGA + DSP 시스템이
CPU/DSP또는DSP전용구성보다중요한
성능 향상을 제공할 수도 있다. 특정 하드웨
어 아키텍처에서 실행하는데 가장 적합한
응용 프로그램별 소프트웨어는 더 일반적
인용도로는적합하지않을수있다.
더욱 깊이를 더해가는 ‘딥러닝’
단기간에 스마트 카메라의 성능과 기능
이 점진적으로 향상될 수 있지만 딥러닝이
라는 개념은 장기적인 측면에서 중요한 영
향을 미칠 수 있다. Matrox Imaging의 페
렐리(Perelli)에 따르면, 머신비전을 위한
딥러닝의 인기는 이러한 심층 신경 네트워
크를 실행하는데 필요한 시스템 온 칩
(SoC)의 전용 로직으로 드라이버가 빠르게
시장파괴가되고있다.
내쇼날 인스트루먼트의 수석 소프트웨어
엔지니어인 에릭 그로스(Eric Gross)도 이
에 동의한다. 그는 우리가 매일 사용하는
기술의 거의 모든 부분이 머신러닝을 활용
하고 있다며 모든 주요 실리콘 벤더들은
이러한 작업을 가속화하기 위해 자사 제품
에 전용 회로를 포함시키기 위해 경주를 벌
이고 있다. 스마트 카메라가 이러한 종류의
기술을 채택하여 프로그램을 더 쉽게 만들
뿐만 아니라 훨씬 더 강력하게 만드는 것은
필연적이라고생각한다라고말했다.
Matrox의 페렐리(Perelli)는 AI 애플리
케이션의 까다로운 특성이 그래픽 처리 장
치(GPU)의 성능을 활용함으로써 이익을
얻을 수 있다고 믿으며 딥러닝을 위해 신경
망 시스템에서 사용되는 것과 같은 처리 작
업을 가속화한다. 도전 과제는 스마트 카메
라의 범위 내에서 기능할만큼 강력한 GPU
를 만드는 것이다. SoC 디바이스는 다양한
통합 옵션을 제공하기 때문에 고급 이미지
프로세싱을 수행할 때는 적절한 기능 혼합
으로SoC를개발해야한다.
딥러닝 기술을 활용하는 인공지능 애플
리케이션의 경우, 스마트 카메라 내에서
GPU와 FPGA를 결합하는 것이 이 작업에
더 적합할 수 있다고 Teledyne DALSA의
보리디(Boridy)는 말한다. 그러나 일부 공
급 업체는 이미 주류 CPU에서 실행되는 딥
러닝 기술을 사용하여 이미지 콘텐트를 자
동으로 분류하는 기능을 제공하여 타사 신
경 네트워크 라이브러리에 대한 의존성을
제거하고 특수화된 GPU 하드웨어의 필요
성을없애준다.

시장동향
Market Trend
응답자들은애플리케이션및통합,카메라,센서,센서모듈및시
장 개발에 대한 질문에 답변했다. 2018년 사용자의 94%는 유럽 시
장용 장비를 구입한 반면, 조사에서 제조업체들에게 가장 중요한
시장은 유럽(전체 카메라의 50%를 판매), 아시아(32%), 미국
(18%)으로나타났다.
북미 지역에 대한 수요는 아시아 지역 대비 7% 포인트 하락했는
데, 이는 아시아 지역에서 자동화 및 로봇 분야에 대한 지속적인 투
자가발생하고있기때문으로분석된다.
이머징 기술과 성장하는 시장
이미징 기술은 주로 생산 자동화 및 품질 보증(그림 1)과 관련되
어 있지만 자율주행차, 드론, 스마트홈 애플리케이션 및 스마트시
티와 같은 새로운 영역에서는 구현 비율이 5%~15% 사이로 나타
났다.가장높은성장률은로봇분야로조사됐다.
산업및소비자부문의비전기술에대한새로운애플리케이션등
장이 본격화되면서 이미징 시장도 계속 성장할 것으로 예상된다.
이는 제조업체에서의 최초 사용자수가 크게 증가한 것에서도 확인
할 수 있다. 2017년 38%에 불과했던 제조업체들의 최초 사용이
75%로증가했다.
응답자 중 70%가 비전 기술을 활용해 기존 시스템을 확대하기를
원하고 있으며, 93%는 새로운 시스템을 도입할 계획이 있고, 56%
는 기존 시스템을 현대화하기를 원하는 것으로 나타났다. 성장 분
야를 살펴보면, 65%의 제조업체가 이미지 처리 기술을 삶과 업무
의 모든 측면에 통합할 수 있는 가장 큰 기회 중 하나로 임베디드 비
전을꼽고있다.
카메라 가격의 변화는?
2017년 중저가 카메라의 가격이 안정세를 보인 반면, 제조사나
사용자의 반응은 가격이 다시 하락할 것으로 예상된다. 사용자의
62%는 카메라 한대에 350달러 이하를 쓸 준비가 되어 있다고 답했
으며,이는전년도의19%와비교된다(그림2).
응답자의 31%는 카메라 한대에 350달러에서 1000달러를 지불
자율주행차, 드론, 스마트홈 애플리케이션 및 스마트시티 등 새로운 영역으로 확산되고 있는 산업용 카메라
산업용 카메라의 기회 ‘임베디드 비전’ 공략에 달려
FRAMOS는 지난해 Vision Systems Design과 Inspect 매거진과 공동으로 카메라 기술의 동향, 인터페이스 및 향후 개발에 대한 시
장 조사를 실시했다. 이 조사는 22개국 41명의 사용자와 20명의 제조업체를 대상으로 진행됐으며, 지역별로는 유럽 66%, 북미 21%, 아
시아 14%를 차지했다.
▲ 그림1. 산업용 카메라가 적용되는 애플리케이션▲ 그림1. 산업용 카메라가 적용되는 애플리케이션

시장동향
Market Trend
할 수 있다고 답했는데, 이 수치는 2017년보다 7%
떨어진 것으로 나타났다. 사용자 중 8%는 카메라
한대에 1000 달러를 투자할 수 있다고 답했는데,
이는전년대비34%하락한것이다.
카메라 제조사의 매출의 40% 이상이 1000달러
이상의 카메라에서 발생한다는 사실은 많은 애플
리케이션에서 최고급 카메라에 대한 수요가 높다
는것을보여준다.
150달러미만의 가격대는 불과 3% 포인트 증가
한 반면, 1,000달러 초과 가격대에서의 손실은 주
로 33%에서 44%로 증가한 중간 가격대의 이익 때
문이었다. 이러한 변화는 참가자 샘플링의 변화와
아시아 제조업체와의 경쟁 증가를 통해 설명될 수
있다.
투명하고 안정적인 센서 시장
센서 시장은 투명하고 안정적이다. 소니는 조사
대상 사용자들 중 48%가 사용함으로써, 이 시장을
선도하고 있다. 온세미컨덕터의 시장 점유율은
22%로 그 뒤를 따르고 있다. ams Sensors
Beligum의점유율은19%로중기적으로명확하게
구분되는 센서 시장에서 중요한 역할을 담당할 것
이다.
그림은제조사사이에서도유사하게나타난다.소
니가 몇년 동안 도전한 끝에 62%로 시장 점유율을
확보했으며, 이는 전년도 시장 점유율을 두 배로 늘
린 것이다. 온세미 컨덕터의 시장 점유율은 22%로
3% 포인트 하락했다. Teledyne e2V는 7%를 달성
했고, ams Sensors Beligum는 2017년까지 3%로
유지하고있다.
머신비전 및 임베디드 비전을 위한 다양한 센서
CMOS 이미지 센서는 가장 흔히 사용되고 있는 센서로, 응답자
가사용하는모든센서의약80%가CMOS기술이다.
그러나 산업 부문 및 소비자 부문에서 전통적인 머신비전과 첨단
임베디드 비전 사이에는 분명한 차이점이 있다. 자율주행차, 드론,
로봇과같은임베디드비전애플리케이션에는3D애플리케이션요
구사항에맞는센서가필요하다.
올해 전체 사용자의 68%는 1~3메가픽셀 해상도의 센서를 사용
한다고 응답했다. 이 수치는 1메가픽셀 이하의 전체 세그먼트가 위
쪽으로 이동하는 것을 나타낸다. 단 4%만이 여전히 최저 해상도를
사용한다. 그러나 그 상승폭은 훨씬 더 낮았다. 3~5메가픽셀 센서
의 예측에 따르면, 사용자의 24%가 이 모델을 선호한다. 전년 대비
6% 포인트 상승했다. 비록 그 차이가 점점 더 분명해지기는 하지
만, 제조업체는 장기적인 관점을 취한다. 사용자의 16%는 여전히
VGA(640 x 480) 해상도를 사용하고 있으며, 모든 센서 중 62%는
1~5메가픽셀을사용하는것으로나타났다.
이와는 대조적으로 이미 이미지 센서의 21%는 5~20메가픽셀의
해상도를 가지고 있다. 이 통계는 지난해의 예측과 일치한다. 응답
자들은 앞으로 2년 동안 해상도가 약간 올라갈 것이라고 예측한다.
이러한 예측에도 불구하고, 5메가픽셀부터 시작하는 해상도는 모
든애플리케이션의거의1/3에서계속해서사용될전망이다
전체 사용자 중 75%가 작년과 동일하게 1/3 ~ 2/3 인치의 이미
지 센서 포맷을 사용한다. 제조업체는 안정성과 소형화 경향을 보
여준다.애플리케이션영역에따라일반적으로33%의점유율을달
▲ 그림2. 어느 가격대의 산업용 카메라를 구매할 수 있는가?

시장동향
Market Trend
성하는 1인치 이상의 매우 큰 센서 또는 비전이 내재되어 41%까지
상승한 소형 이미지 센서를 선택한다. 사용자와 제조업체 모두 글
로벌셔터스캔이미지를사용한다.
이미지 속도, 속도 및 인터페이스
이미지 속도는 해상도와 마찬가지로 최고 속도 그룹에 도달했으
나 메가 속도로 예상되는 엄청난 증가가 실현되지 못했다.
가장작은등급인최대25fps는사용자와제조업체모두에
서각각8%와7%포인트의손실을입었다.25fps~100fps
까지의 영역은 사용자 사이에서 10% 포인트 증가하고, 제
조업체간에서는20%포인트성장하고있다.100fps이상
의 등급은 향후 2년 동안 사용자와 제조업체 모두에서 성
장할것으로예측된다.
GigE Vision은 제조사와 사용자 모두에서 최고의 전송
표준으로 나타났다 각각 42% 및 43% 점유율로 조사됐다(
그림 3). 아날로그 연결은 여전히 일부 사용자에 의해 사용
된다.
LVDS 및 HDMI는 추가로 사용되는 전송 표준이지만,
USB 사용은 여전히 8%의 비율로 분명하다. 사용자와 제
조업체는 모두 5Gb/s 이상의 대역폭에 대해 주로 10GigE
및USB3.1표준을선택한다.
임베디드 비전을 위한 센서 모듈
임베디드 비전 애플리케이션에는 고성능 센서 모듈이
필요하다. 2018년 조사에서는 사용자와 제조업체에게 센
서모듈사용계획과기준을물었다.
조사 당시 사용자의 46%와 제조업체의 40%가 센서 모
듈을 이미 사용해 본 경험이 있거나 이미 사용한 적이 있으
며, 제조업체의 42%와 사용자의 10%는 향후 2년 내에 센
서 모듈을 사용한 임베디드 비전 프로젝트를 추가적으로
진행할계획인것으로조사됐다.
중요한 센서 모듈 기능면에서 사용자가 가장 중요하게
지적한기능(56%)은움직이는응용프로그램의이미지안
정화였고, 제조업체(58%)가 제공한 가장 중요한 기능은
M12렌즈마운트였다.
앞으로 전망은?
2018년 조사는 사용자와 제조업체 사이에서 다양한 추
세를보여주고있다.사용자들은더빠르고더나은성능의
이미지 센서, 표준 인터페이스, 단순한 통합, 더 저렴한 가
격, 높은 온보드 처리 능력을 포함한 요구사항을 바라고
있다.
이번 조사에서 드러난 또 다른 주목할 점은 임베디드 비
전과모듈화에대한추세다.
제조업체는 자동차 및 인프라 애플리케이션을 위한 임베디드 비
전 솔루션에서 큰 잠재력을 보고 있다. 그러나 제조업체는 산업 및
소비자 부문의 머신비전 및 혁신적인 임베디드 비전 애플리케이션
측면에서 고객과 함께 해야 하는 변화에 직면해 있는 것으로 보
인다.
▲ 그림3. 현재 사용하고 있는 인터페이스
GigE
USB 3.0
USB 2.0
Firewire
Ethernet
Camera Link
Dual GigE
Other

기술기고
Technical Report
카메라기술의선택은주로머신비전애플
리케이션의 요구사항에 의해 결정된다. 라
인스캔 카메라는 고속, 즉 빠르게 움직이는
물체의이미지캡처를필요로하는애플리케
이션에대해전통적으로선택돼왔다.
컬러 또는 멀티스펙트럼 이미징을 필요로
하는 고속 산업 생산에서, 점점 더 많은 품질
관리프로세스가진행됨에따라라인스캔기
술은 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 적절
한기능을갖추고있어야한다.
한 가지 방법은 여러 개의 라인이 있는 단
일센서를 사용하는 것이다. 일반적인 구성
에는 멀티스펙트럼 애플리케이션을 위한 듀
얼라인 보간 컬러, RGB 트라이 리니어(tri-
linear) 및 RGB + NIR 쿼드 리니어(quad-
linear)가 포함된다. 이들 카메라 중 일부는
각 정보 채널에 대해 여러 줄을 사용해 최적
의 조명 조건보다 낮은 곳에서 감도를 높이
는 비닝(binning) 또는 통합 기능을 사용할
수 있다. 다른 라인스캔 방식은, 다중센서를
사용해 다이크로익 프리즘(dichroic prism
)을 사용해서 들어오는 빛을 필요한 파장대
역으로 분리하는 것이다. 3채널 (R-G-B)
및 4채널(R-G-B-NIR) 구성이 일반적
이다. 이 모델은 비닝을 통해 더 나은 감도를
제공하기 위해 여러 줄의 센서를 사용할 수
도있다.
두 가지 방법 모두 고속(최신 CMOS 프리
즘 기반 카메라 포함)으로 이미지를 만들 수
있지만 이미지 품질은 크게 다를 수 있다. 예
를 들어, 속도가 다양하거나 알려지지 않은
많은 머신비전 애플리케이션이 있다. 단일
센서, 다중라인 카메라는 프리즘 기반 이미
지 품질은 영향을 받지 않지만 아키텍처 때
문에이러한상황에서이미지품질을유지하
기어렵다.
또한, 프리즘 기반 카메라는 카메라가 물
체 면에서 기울어진 시야를 가질 필요가 있
고 물체 면에 수직으로 놓일 수 없는 경우에
이상적이다. 마찬가지로 금속, 플라스틱 및
종이와 관련된 웹 검사 응용 프로그램에서
일반적으로 발생하는 물체 진동 및 파동의
경우, 프리즘 기반 라인스캔 기술을 사용하
면최상의이미지품질을얻을수있다.이백
서는 단일센서 다중라인 카메라와 다중센서
프리즘 기반 라인스캔카메라의 비교를 보여
준다.
1. 배경과 동기 부여
산업공정의 자동화는 상품의 100% 품질
관리를 할 수 있는 검사시스템 필요성을 이
끌어 냈다. 자동화된 검사로 인적 오류를 방
지하고 고효율로 품질 관리를 수행할 수
있다. 최근 몇 년 동안 최종 사용자의 품질의
식이 크게 향상됐고 동시에 기계 제작사는
최종제품에 가치를 더할 수 있는 기술 추가
를끊임없이찾고있다.많은산업제품및포
장재는 전통적으로 ‘웹’을 기반으로한 종이
또는 플라스틱 및 금속 호일을 사용한다.(제
조단계에서또는인쇄,전환,엠보싱또는라
미네이팅과 같은 부가 가치 공정 중에 검사
해야 하는 롤 형태의 재료의 무한 공급) 고속
제조의특성때문에이러한제품은라인스캔
카메라를 사용해 검사할 수 있다. 라인 카메
라는 라인 단위로 물체를 스캔하는 데 주력
한다.
이 검사 스타일은 긴 물체 또는 웹과 같은
끝이 없는 물체를 검사할 수 있다. 지난 10년
동안 라인스캔 기술의 범위는 웹 및 문서 스
캐닝에서 교통 및 요금징수 분야로 확대
됐다.
즉, 야채, 미네랄 및 세분화 된 분류, 철도
운송 및 궤도검사와 같은 실외 적용, 도로 및
활주로 검사 그리고 목재 및 유리 검사. 그림
1은 가장 많이 사용되는 애플리케이션을 기
반으로 하는 라인스캔 시장을보여주며, 대
부분은 색상 또는 다중 스펙트럼이다. 세로
축의 하이라이트 애플리케이션의 일반적인
센서 해상도 요구사항인 반면, 수평축은 왼
쪽에서 오른쪽으로 일반적인 속도를 나타
낸다.
단일센서 멀티라인 카메라와 멀티 센서 프리즘 기반 라인스캔 카메라 차이점
㈜화인스텍
▲ 그림1. 라인스캔 시장 개요 ▲ 그림2. 단일센서 라인스캔 카메라로 구성

그림1은 라인 스캔 시장에 대한 일반적인
개요만을 보여주지만, 각각의 모든 경우를
나타낸 것은 아니다. 특정 경우에 대한 속도
및 해상도 요구사항에 대한 예외가 있을 수
있다.
그림1에서 라인스캔 기술은 광범위한 애
플리케이션을 가지고 있음이 분명하다. 이
러한 애플리케이션의 문제점은, 단일센서
멀티라인카메라또는멀티센서프리즘기반
라인스캔 카메라로 해결될 수 있다. 그림2와
그림3은 이러한 방법 중 하나를 사용해 달성
할수있는라인구성을보여준다.
이름에서 알 수 있듯이, 단일센서 멀티라
인은단일센서아키텍처로구성돼있지만표
면에 떨어지는 빛을 캡처하기 위해 다양한
구성을가질수있다(그림2참조).
반면에, 다중센서 프리즘 기반의 라인스
캔 카메라는 단일 카메라 장치(그림 3)의 다
중센서 아키텍처로 구성되며, 카메라 내부
에 프리즘을 사용하면 빛을 여러 스펙트럼
밴드로 쉽게 분리할 수 있다. 따라서 프리즘
기반 R-G-B 카메라는 단색 애플리케이션
에는필요하지않다.
2. 다중센서 프리즘기반 라인스캔 카메라
vs 단일센서 멀티라인 기반 카메라
애플리케이션 관점에서 단일 및 다중센서
라인스캔카메라의두가지차이점을아래에
서 설명한다. 표시된 비교는 프리즘 기반 카
메라와 삼선형이지만, 다른 단일센서 다중
회선 카메라의 로직은 동일하게 유지된다.
이러한 차이점은 특정 애플리케이션에 적합
한 기술을 선택하는 데 도움이 된다. 고속 카
메라외에도프리즘을카메라내부에사용하
면 단일센서 라인스캔 카메라에 비해 다른
장점이있다.
(1)헤일로효과(haloeffect,후광효과)
라인스캔 애플리케이션에서 멀티센서 프
리즘기반카메라는광학설계의특성으로삼
선형 카메라보다 기술적 장점을 가지고
있다. 기계내부의 공간제한으로 인해 카메
라를 장착할 수 있는 유일한 방법은 검사할
표면에 대해 일정 각도를 이루는 경우가 종
종 있다. 삼선형 카메라의 경우, 센서는 공간
적으로 색상 채널당 3개 이상의 라인으로 구
성되고 스캔 방향으로 분산된다. 광학의 관
점에서볼때이들은3개이상의개별광경로
들이다.
축을 벗어난 각도의 뷰에 배치된 삼선형
카메라는 사다리꼴처럼 정사각형 또는 사각
형을 만드는 이미지 크기의 왜곡을 유발
한다. 이것은 또한 물체 표면에서 센서의 가
장 가까운 색 채널까지의 광경로가 다른 두
색 채널보다 짧다는 사실 때문에 발생한다.
그림4에서, 물체로부터 적색 채널로의 광경
로는 청색 및 녹색보다 짧다. 결과적으로 적
색의 광학 해상도는 청색 및 녹색보다 높아
서 전형적으로 ‘후광 효과(halo effect)’라고
불리는 색상 변두리를 유발한다(그림 5). 요
즘, 삼선형 카메라는 키스톤 투영효과
(keystone projection effect)를 보정하기
위해 카메라 교정 알고리즘을 구현한다. 이
렇게하면기울어진화면에서약간의유연성
을얻을수있다.
▲ 그림5. 후광이 있거나 업는 이미지의 묘사
그러나기울어진뷰보정은특정수의픽셀로
제한된다(최대 4 픽셀이 대부분의 경우
이다).삼선형카메라로3D물체를검사하는
동안 동일한 논리가 적용된다. 3D 구조는 컬
러 후광을 생성할 수 있는(그림 4에 도시된
바와 같이) 센서에 대한 다양한 광학 거리를
갖는 적색, 녹색 및 청색 채널로 이어질 수
있다.
다중센서 프리즘 기반 카메라의 경우, 모
든 개별 광선은 주 광학 구성요소, 즉 프리즘
과 상호작용하기 전에 단일 광학경로를 따
른다. 프리즘 내부에서 빛의 분리가 발생하
므로 각 색상 분리에 대한 광학 해상도가 동
일하게 유지된다. 따라서 3D물체의 기울기
또는높이는후광효과와관련이없다.
기술기고
Technical Report
▲ 그림3. 다중센서 프리즘 기반 라인스캔 카메라의 구성 ▲ 그림4. 삼선형 스캔카메라를 사용한 추외 뷰(Off-axis viewing) 및 3D
물체검사

기술기고
Technical Report
웹검사와같은고전적인삼선형애플리케
이션에서웹의정상적인진동은우려의원인
이될수있다.움직이는웹의진동이잘소화
하고 기계에 진동 효과를 최소화하기 위한
여러메커니즘이있지만광학검사가수행되
는진동영역이여전히있을수있다.
그림6에 도시된 바와 같이, 프리즘 카메라
는 이러한 애플리케이션에서의 진동 영향을
최소화하는 것을 도울 수 있다. 이것은 프리
즘 카메라의 단일 광축 때문이다. Z축에서
웹의진동은물체의광학해상도를변경시킬
수 있지만 모든 체널에 대해 동일하게 유지
된다.
듀얼라인카메라의경우,1라인의갭을보
상할 필요가 있다. 그러나 갭은 진동으로 인
해 일정하지 않기 때문에, 가장자리에서의
출혈 효과가 가시적일 수 있다. 삼선형 카메
라로 얻은 화질은 두 라인 갭을 보정해야 하
기때문에가장낮다.
(2)공간보상및회선속도
컬러채널당단일라인을갖는삼선형카메
라에서는 개별라인 사이에 간격이 있다. 이
갭은(그림 7 도시 된 바와 같이) 1픽셀 이상
일 수 있다. 어떤 경우에는 1픽셀보다 작을
수도 있다. RGB 이미지를 재구성 하기 위해
RGB선을 결합하고 카메라 선의 공간 보정
알고리즘에서 이 선들 사이의 간격을 보정
한다.
공간보정의정확도는서브픽셀레벨에서
보정을 미세 조정할 가능성에 달려 있다. 스
캐닝 속도가 카메라의 라인 속도와 동일한
경우,공간 보정은 라인 사이의 물리적 갭과
동일하고, 객체 속도가 카메라속도보다 빠
르거나 느리면 카메라는 결과 공간 차이를
자동으로 보정한다. 그러나 이 접근법은 물
체의 속도를 알고 직접 또는 간접 엔코더 연
결을 통해 카메라로 피드백되는 애플리케이
션에서만작동한다.
▲ 그림8. 삼선형 카메라의 공간 보정(AIA 교육
자료의 이미지)
그림8은 삼선형 카메라에서의 공간보상
의 예시적인 이미지를 도시한다. 과일, 야채
및과립물,돌,보석및대리석,면과잎,약제
약, 인쇄물, 금속, 종이 및 호일과 같은 웹 애
플리케이션 경우에도 개체 속도가 알려지지
않거나 예측할 수 없을 때, 웹이 펄럭이는 경
우 공간보상과 관련해 어떤 장치를 통해 카
메라에 피드백을 효율적으로 제공할 수
없다. 이러한 경우 삼선형 기술은 효율적으
로 작동하지 않는다. 이런 문제를 해결하기
위해 멀티 센서 프리즘 기반 카메라가 사용
된다. 단일 광축을 갖는 이점(그림6 참고)은
알려지지 않은 속도로 물체를 주사하는 데
효율적으로 적용될 수 있다. 또한 라인간격
이 없는 개별 센서에서 R, G및 B 분리가 수
행되므로공간보정이필요하지않다.
3. 결론 및 전망
프리즘 기반의 라인스캔 카메라는 삼선형
또는다른단일센서멀티라인카메라에비해
비용이 많이 든다. 카메라의 주요 비용은 센
서이고, 프리즘 기반 카메라가 더 많은 센서
로 구성되기 때문이다. 그러나 장점은 주목
할만하다.간섭기반의두색코팅(dichroic
coatings), 이미지 품질의 최적화하는 고유
한 이점(예, 개별 아날로그 게인, 센서당 디
지털게인 및 노출시간), 프리즘기반 라인스
캔 카메라와 공간 보상을 필요로 하지 않는
단일 광학 평면 등이다. 물체 속도가 알려지
지 않은 애플리케이션에서 잘 작동될 수 있
으며, 카메라 기울기 또는 후광효과와 같은
이미지 인공물을 사용하지 않고도 3D물체
의검사를쉽게처리할수있다.
프리즘 기반 카메라는 특수렌즈가 필요
하다. 이는 프리즘 카메라 내부의 광 경로가
단일센서 카메라와 다르기 때문이다. 다행
스럽게도프리즘기반이미징에최적화된다
양한 시장의 렌즈를 사용할 수 있다. 배이어
패턴(Bayerpattern)및삼선형기술과같은
다른카메라기술보다우수한이미지품질을
달성하기 위한 프리즘의 장점은 첫 번째 장
에서논의됐다.
출처:JAI(www.jai.com/en)
▲ 그림6. 서로 다른 카메라 기술을 사용하는, 움직이는 인쇄 웹의 이미지 품질 ▲ 그림7. 삼선형 카메라의 공간 보정(AIA 교육 자료의 이미지)
RGB prism-based camera RGB dual line bayer camera RGB trilinear camera
4096 pixels
Line Gap of 1 pixel width
Line Gap of 1 pixel width
Without spatial
compensation
With spatial
compensation

디스플레이 패널 검사에 고해상도 카메라
의 요구는 TV, 스마트폰 디스플레이 해상도
의 증가에 따라 계속 증가하고 있다. TV는
4K UHD(3840x2160) 제품이 대중화되고,
8K UHD(7680x4320) 제품이 출시되고
있다. 스마트폰 역시 QHD급 해상도의 디스
플레이 채용이 확산되고 있다. 이로 인해 디
스플레이 패널 검사에 사용되는 카메라도
47메가나 50메가 픽셀 카메라에서 150메가
카메라로의전환이빠르게진행되고있다.
디스플레이 패널 검사에 가장 중요한 요
소는 화질이다. 즉 픽셀 반응의 균형성, 극히
적은 수의 픽셀 결함과 선형성 등의 성능을
지녀야 한다. 또한 카메라 간의 균일성과 틸
트(Tilt) 보정도 중요한 요소 중 하나라 할 수
있다.
라온피플 151메가 픽셀 카메라
라온피플은 지난해 8월, 소니 IMX411 이
미지 센서를 탑재한 151메가 픽셀 머신비젼
카메라를 처음 출시했다. 가로 14,192픽셀,
세로 10,640픽셀로 8K, 4K, QHD 등의 고
해상도 디스플레이 패널 검사가 가능하며,
CoaXPress 인터페이스로 1초당 6프레임의
이미지를전송할수있다.
최적의 화질을 제공하기 위해 카메라 내
픽셀 단위의 Offset, Gain 보정 기술과
Lens Shading 보정 및 Defect 픽셀 보정 기
술을 적용했다. 뿐만 아니라 새롭게 16비트
픽셀 포맷을 지원하여 92d B의 넓은
Dynamic Range도 제공함으로써 미세한
픽셀의변화를감지하여보다정밀한디스플
레이패널검사를할수있게되었다.
또한, 실시간 MTF 측정 및 Auto Focus
등의 소프트웨어 툴을 함께 제공하고 있어
현장에서 장비 Set-up 시 힘들어 했던 Tilt
디스플레이 검사에 최적화된 솔루션, 151메가 픽셀 카메라
㈜라온피플 이윤재 책임연구원
기술기고
Technical Report
▲ 해상도 비교 ▲ 라온피플 151메가-픽셀 카메라(LPMVC-151M/C)

기술기고
Technical Report
및 Focus 문제를 매우 손쉽게 해결할 수 있
게되었다.
라온피플의 151메가(모델명: LPMVC-
151M/C) 카메라는 지난해 국내에서 처음
출시 되어 현재까지 국내외 다수 고객들의
성능 검증에서 화질과 안정성 면에서 매우
우수한 평가를 받아 왔고, 세계 최고의 디스
플레이 패널 제조사 양산라인에서 사용되고
있다. 현재 Color 모델과 카메라 크기를 줄
인 다운 사이즈 모델과 16비트 픽셀 포멧을
추가적용한새로운제품라인-업을갖췄다.
이로써 라온피플의 151메가 카메라는 현존
하는 세계 최고의 성능과 품질을 지닌 최적
의디스플레이패널검사솔루션이되었다.
▲ 실시간 MTF 측정 S/W Tool
▲ 카메라 이미지 프로세싱
Lens Shading
Tap mismatch
내부 이미지 처리 후 이미지(Histogram Equalization)
디쎔(머신비전2017)-230x90.indd 1 2017-03-22 오후 7:40:58

한국머신비전산업협회보 2019.03 6호

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