기술을 묶어 현장에서 돌아가게 만듭니다

Solution 01 (0.42ms 추론 & 99.98% 정밀도)

머신비전 딥러닝 검사 시스템

검사 시스템의 성패는 알고리즘보다 그 앞단에서 갈립니다. C++ CUDA Zero-Copy 메모리 연결 기반 0.42ms 고속 TensorRT 추론 엔진과 커스텀 광학 조명 설계를 직접 구축합니다.

• 검사 대상 진단 — 미세 스크래치, 2D/3D 치수 계측 및 결함 유형 정의
• 광학 조건 설계 — GigE 카메라인터페이스, 렌즈·가변 파장 조명, 반사 표면 대응
• 판정 로직 구현 — C++ OpenCV / TensorRT zero-copy 메모리 연동 모듈
• 딥러닝 적용 — 99.98% 검사 정확도의 부품 결함 커스텀 딥러닝 알고리즘
• 라인 연동 — 판정 결과를 설비에 연동해 고속 라인에서 자동 배출

0.42ms · 99.98%는 자체 개발·테스트 환경에서 측정한 값입니다. 대상물·조명·라인 속도에 따라 달라지므로, 검토 단계에서 해당 현장 기준으로 다시 산출해 드립니다.

Solution 03

설비 통신 · 데이터 수집

현장에는 연식도 제조사도 제각각인 설비가 섞여 있습니다. 어떤 것은 최신 표준 프로토콜을 지원하고, 어떤 것은 시리얼 통신만 열려 있습니다. 이 차이를 흡수하는 중간 계층을 만들어 생산 데이터를 한곳으로 모읍니다.

• 제어기 연동 — PLC, CNC 컨트롤러, 로봇 컨트롤러 데이터 취득
• 표준 프로토콜 — OPC UA / OPC DA, MODBUS, MQTT 기반 통신 구현
• 레거시 대응 — 시리얼 통신 등 구형 설비 인터페이스 연결
• 데이터 저장 — SCADA·데이터베이스 연계 및 이력 관리
• 모니터링 화면 — 가동 상태·알람·비가동 원인 가시화