코그넥스(아시아 총괄 대표 문응진)는 머신비전 ‘비전프로(VisionPro) 딥러닝 2.0’을 출시한다고 밝혔다.

비전프로(VisionPro) 딥러닝은 ViDi, 수아킷(SuaKIT), 그리고 비전프로(VisionPro)의 장점만을 결합한 새로운 머신비전 소프트웨어로, 공장 자동화를 위해 설계된 딥러닝 기반 이미지 분석을 제공한다.


현장에서 테스트를 거친 알고리즘은 머신비전에 최적화되어 있으며, 성능 저하 없이 신경망 트레이닝을 간소화하는 GUI(그래픽 유저 인터페이스)를 지원한다. 기존의 머신비전으로는 까다롭고 복잡한 애플리케이션을 해결하고, 육안 검사로는 불가능한 일관성과 속도를 제공한다.

비전프로 딥러닝의 레드 분석(Red Analyze) 툴은 결함 감지와 세그먼테이션을 위한 기능이다. 비전프로 딥러닝 2.0은 레드: 하이 디테일 모드가 추가되어, 보다 정확한 결함 측정이 가능해졌다. 또한, 포커스 모드와 하이 디테일 모드 간 전환에서 추가적인 이미지 라벨링이 필요하지 않아 두 가지 딥러닝 아키텍처를 빠르게 비교하여 최적의 결과를 선택하여 적용할 수 있다

비전프로 딥러닝 2.0의 레드: 하이 디테일 모드는 기존의 포커스 모드보다 5~25% 정도 더 정확한 결함 크기 및 형상 측정이 가능하여 까다로운 결함의 모양을 정확히 학습하고 더욱 정밀한 수준이 픽셀 단위의 결함을 예측할 수 있다. 기존의 포커스 모드는 하이 디테일 모드 대비 2배~10배 빠른 학습 및 추론 속도를 보여주는 반면 여전히 신뢰성 높은 결함 판정의 결과를 보여준다.

이러한 레드: 하이 디테일 모드는 특히 전자, EV 배터리, 생명과학 분야에서 추가적인 성능 향상이 예상된다. 제조된 제품에서 얼룩, 균열, 긁힘, 그 밖의 외관상 결함 유형과 같이 까다로운 결함의 감지 및 측정이 모두 가능하다.

비전프로 딥러닝 2.0은 두 가지 아키텍처를 하나의 제품에서 빠르게 비교 분석하여 사용할 수 있는 장점이 있다. 특히, 새롭게 추가된 하이 디테일 모드는 오픈 소스 신경망을 활용한 경쟁사 제품 대비 비교 우위의 성능을 제공한다. 더불어 비전프로 딥러닝의 차별화된 GUI를 통해 쉽고 빠르게 사용할 수 있다. 또한, 기존 수아킷의 세그먼테이션(Segmentation)과 분류(Classification) 툴을 사용하여 학습한 모델을 비전프로 딥러닝으로 쉽게 전환할 수 있는 기능을 제공한다.
 
이뿐만 아니라 비전프로 딥러닝 2.0은 기존 소프트웨어 및 비전 툴과의 유기적 통합으로 코그넥스 제품 군 전체에서 호환성이 향상되었다. 올해 새롭게 출시한 비전프로 10의 차세대 UI와 비전프로 딥러닝 2.0부터는 학습된 딥러닝 모델을 룰 베이스 비전 라이브러리인 비전프로 10에 통합하여 사용할 수 있도록 통합 플랫폼을 보다 간편하게 개선했다.

코그넥스는 현재는 런타임(인퍼런스) 딥러닝 모델에 대한 통합만 가능하지만, 향후 딥러닝 학습과 비전 프로 툴과의 이미지 변환 및 공유 기능을 강화시킬 예정이라고 전했다.