디지털 제조 전환이 가속화되면서 품질 검사는 더 이상 수작업이나 정지형 샘플링 방식에 의존할 수 없는 단계에 이르렀다. AI 기반 머신비전 기술이 주목받고 있지만, 실제 제조 현장에서는 사전 데이터 수집, 튜닝, 전문인력 부족, 생산 라인 중단 등 도입 장벽이 여전히 높다.

로크웰(Rockwell)의 2025 스마트 제조 보고서에 따르면 제조업체의 50%가 품질관리에 AI/ML을 활용할 계획이지만, 많은 시범 프로젝트가 데이터 준비 단계에서 멈추는 것으로 나타났다.

머신 비전 기업 엘리멘터리(Elementary)가 라벨링된 데이터, 비전 전문 지식, 생산 중단 시간 필요 없이 생산 라인에서 직접 학습하고 몇 초 안에 결함을 찾아내는 AI 검사 시스템 ‘비전스트림(VisionStream)’을 출시했다.

기존 AI 한계 극복한 5가지 핵심 역량 기반 기술 구조

기초 검사 모델은 클라우드에서 훈련되고, 에지 신경망은 각 생산 라인에 적응한다. 이 접근 방식은 광범위한 결함 지식과 실시간 생산 데이터로부터의 즉석 학습을 결합한다.

이러한 성능은 ▲실제 생산 데이터에서 학습하며, 조작된 결함이나 작업자 입력 불필요한 실시간 학습 ▲실시간 결과를 위해 로컬에서 실행하며 클라우드에 안전하게 동기화하는 에지 처리 ▲미묘하거나 예상치 못한 결함을 포함해 최대 99.9%의 결함 감지 ▲인간의 피드백을 통합하여 시간이 지남에 따라 성능 향상 ▲신규 또는 기존 카메라에 설치되며 PLC, SCADA, MES, ERP, BI 시스템과 연결 등의 기술을 기반한다.

이러한 학습 기술을 바탕으로, 에지 케이스 및 희귀 결함을 위한 튜닝의 큰 부담을 피하며, 수동 재구성 없이 빈번한 변경에 적응한다. 또한 생산량이 적어도 검사가 가능하며, 즉시 배포하여 중요한 품질 문제를 해결한다.

설정 시간 최소화, 실전 적용 속도 100배 향상

테스트 사례에 따르면, 비전스트림은 점화 플러그의 정상 형태를 학습하는 데 단 12초가 소요되었으며, 전문가가 놓친 전극 결함을 실시간으로 식별했다. 이는 기존 머신비전 시스템보다 최소 100배 빠른 학습 속도로, 데이터 수집이나 라인 정지를 요구하지 않고도 적용이 가능하다.

비전스트림은 엘리멘터리가 포춘 500대 기업들과 협력해 연간 10억 개 이상의 부품을 검사하며 축적한 AI 및 제조 노하우를 기반으로 설계되었다. 빠른 초기 설정과 자율 학습을 통해 공장 환경에서 바로 활용할 수 있다는 점에서 큰 차별성을 갖는다.

복잡한 환경·단기 생산에도 유연하게 대응

비전스트림은 복잡한 결함 탐지, 다양한 라인 변경, 단기 생산 실행, 긴급 품질 이슈 대응 등 실전에서의 다양한 시나리오에 적용 가능하다. 드문 결함이나 에지 케이스도 반복 조정 없이 탐지할 수 있으며, 수동 설정 없이 빈번한 라인 변경에 대응한다.

짧은 생산 주기에서도 높은 정확도로 검사를 수행할 수 있으며, 긴급한 품질 문제 발생 시 즉시 배포할 수 있어 신속한 대응이 가능하다. 이러한 유연성은 제조업체의 전반적인 생산 전략에 민첩성과 확장성을 동시에 제공한다.

클라우드·에지 하이브리드 구조로 속도와 정확도 모두 확보

비전스트림은 클라우드 기반의 결함 모델 학습과 엣지 신경망 기반의 현장 적용을 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택하고 있다. 클라우드에서는 광범위한 결함 데이터를 학습하며, 엣지에서는 각 생산 라인의 상황에 맞춘 신속한 분석이 가능하다.

이 구조는 다양한 생산 환경에서 빠른 초기 적용과 지속적인 성능 개선을 가능케 하며, 기존 머신비전이 요구하던 반복 튜닝이나 다운타임 없이도 정확도 높은 품질 관리를 구현할 수 있도록 지원한다.

비전스트림은 공정 중단 없는 실시간 자율 학습을 기반으로 제조 현장의 검사 효율과 정확도를 혁신하고 있다. AI 기반 검사 시스템의 도입을 어렵게 했던 복잡성과 설정 시간을 제거하고, 기존 시스템과의 연동도 손쉽게 지원함으로써 실제 산업 적용성을 확보하고 있다. 엘리멘터리는 향후 이 솔루션을 통해 스마트 제조 현장의 품질 관리 방식을 근본적으로 재편할 계획이다.

엘리멘터리의 CEO인 아르예 바네하마(Arye Barnehama)는 “기존 검사 시스템은 설정 중에 생산을 중단해야 하지만, 공장은 그러한 다운타임을 감당할 수 없다.”라며 “비전스트림은 생산이 진행되는 동안 학습함으로써 이러한 문제를 극복한다.”라고 전했다.