스마트 카메라가 시장에 처음 등장한 지도 10년 가까운 시간이 지났다. 머신비전 업계에서는 스마트 카메라가 쉽고 간단한 응용사례에 이상적이라고 설명한다. 바코드 유무 여부 확인 및 바코드 판독 등으로 그 역할에 한계를 두었던 것. 이는 스마트 카메라가 단 하나의 작업만을 필요로 하는 응용사례에서 활약할 것이라는 생각을 바탕으로 하고 있으며, 독립형 비전시스템으로 간주하는 사고를 기저에 깔고 있는 것이었다.
하지만 오늘날의 많은 머신비전 관련 솔루션은 복잡하게 구성되어있으며, 다양한 작업을 필요로 한다. 이러한 상황에서 스마트카메라를 적재적소에 활용할 수 있을까? 아니면 기존의 PC 기반 프레임그래버와 다양한 카메라로 구성된 시스템이 유일한 해결책일까?
물론 기존의 머신비전 시스템은 다양한 응용사례의 변주에 맞추어 다양한 작업을 수행할 수 있다. 하지만 일부 PC 기반의, 카메라를 다수 탑재한 기존 시스템보다 특정 작업에 유용한 스마트 카메라 솔루션도 존재한다.
시작은 ‘자동차’다
자동차 제조분야는 머신비전 기술의 등장 초기부터 기술 도입을 두 팔 벌려 환영한 산업군 중 하나였다. 제품의 품질을 높이고 제조공정을 개선하기 위함이었다. 자동차 업계는 특히 로봇 가이드에 머신비전을 주로 활용했다.
스마트 카메라가 제조공정에 투입되기 이전, 공장에서는 다수의 카메라를 동반한 PC 기반 머신비전 솔루션이 활약하고 있었다. 최종 제품 혹은 하위 부품의 검사 등에 활용되며, 머신비전 기술은 공장으로 하여금 제조공정의 모든 과정에 눈(Vision)을 제공했다.
텔레다인 달사의 초기 고객 중 하나는 자동차 제조업체였다. 생산라인 곳곳에 보다 많은 검사지점(Inspection Station)을 두고자 하는 업체들이 머신비전 도입을 주도했던 것.
엔진 블록의 조립라인을 살펴봄으로써 다수의 스마트 카메라를 동시에 활용하는 방법을 모색할 수 있다.
엔진 블록 조립라인에는 여러 제조 셀(Manufacturing Cell)이 있다. 제조 셀은 생산라인이 진행됨에 따라 점차적으로 제품을 조립하게 된다. 스마트 카메라는 밸브·볼트·개스킷 등 각 부품이 담긴 함(트레이)을 비롯한 각 셀에 배치되어 로봇이 직접 부품을 집어 조립라인에 옮기는 것을(픽 앤 플레이스) 확인한다. 각 카메라마다 한 개의 부품 이송공정을 확인하도록 구성하는 것이 일반적이다.
스마트 카메라는 셀의 시작부분에서 고급 패턴 매칭 혹은 2D매트릭스 판독 기능을 활용해 부품을 확인 및 식별한다. 셀 내에 있는 다른 카메라는 조립을 마친 제품의 확인 및 검사를 수행한다.
스마트 카메라를 사용하면 보다 쉽게 기존 시스템에 새로운 기능을 추가할 수 있다. 각 스마트 카메라가 독립체적인 속성을 가지고 있으므로 여타 카메라와 완전히 별개로 작동하게 된다. 이렇게 구성한 시스템을 사용하다 다른 구성요소를 추가하고자 할 경우, 필요한 작업을 수행하기 위한 카메라 구성 및 최적화와 네트워크 연결 문제만 해결하면 새로운 스마트 카메라를 추가하여 사용할 수 있다.
기존 PC 기반·프레임그래버 시스템에서 장치 확장 등을 실현하고자 한다면, 카메라를 추가적으로 제어하기 위해 소스코드를 변경하거나, 문제가 커질 경우 프레임그래버를 추가해야 한다. 두세 대의 카메라가 보내는 입력을 받아들여 하나의 시스템을 구성하고, 새 코드를 구성하고 엮음으로써 모든 카메라가 동시에 작동하도록 동기화하는 것보다야, 한 대의 스마트 카메라를 추가하여 응용사례의 일부를 조절하는 것이 더 쉽다. 자동차 조립공정에서는 기술이나 사양의 변화에 따라 구성을 쉽게 변경할 수 있는 유연한 시스템을 필요로 한다.
스마트 카메라는 모듈식(선택적으로 조립할 수 있는) 특성을 통해 복잡한 응용사례에 적합한 솔루션으로 발돋움한다. 기존에 활용하던 네트워크에 스마트 카메라를 추가하는 것은 새로운 코드를 짜는 것보다 더 간편하다.
시스템에 새로운 기능을 추가해야 할 경우 오프라인 상태의 스마트 카메라를 프로그래밍한 다음 시스템에 연결해 직접 테스트할 수 있다. 이때 스마트 카메라는 지속적인 검사 작업을 방해하지 않는다. 단, 스마트 카메라를 사용하고자 한다면 중앙 제어 소프트웨어에 약간의 수정 및 조정을 가할 필요가 있는데, 이 경우 자료의 동기화 조정 및 연동 등에 주의해야 한다.
사용자들이 간과하기 쉬운 문제 중 하나는 장치가 오작동을 일으키거나 시스템에 고장이 났을 경우에 발생한다. 고장이 났을 때 어떤 조치를 취하는지에 따라 작업 지연시간과 이에 따른 금전적 손해가 줄어들기 때문이다. 다수의 스마트 카메라를 사용하든, PC와 연결된 카메라와 프레임그래버를 함께 사용하든 시스템이 오작동을 일으킬 것이라는 명제는 바뀌지 않는다(고장을 일으키지 않는 장치란 세상에 존재하지 않으므로). 사후 조치가 중요한 이유다.
다수의 스마트 카메라와 같은 신중한 모듈(Discreet Module)을 활용하는 편이 보다 안정적이라는 게 전문가들의 일반적인 견해다. 모듈 방식의 스마트 카메라를 사용하면 설정에 따라 하나의 카메라가 오작동을 일으키거나 고장이 나더라도 나머지 카메라가 계속해서 작동한다. 또한 스마트 카메라에 오류가 발생하면 오류를 교정하거나 다른 장치와 교환하기가 용이하며, 따라서 전체 시스템이 원활하게 작동할 수 있다. 이는 컴퓨터에 오류가 발생하는(즉, 아무것도 작동하지 않게 되는) 상황과 대조적이다.
가격적인 측면 역시 왜 스마트 카메라가 자동차 조립 응용사례에 적합한지 설명한다. 물론 하나의 컴퓨터와 여러 일반 카메라를 사용하는 것보다 다수의 스마트 카메라를 활용하는 편이 보다 많은 비용을 초래한다. 하지만 조립라인 전체 측면에서 보면 문제가 달라진다. 라인 내의 각 셀마다 카메라와 컴퓨터를 모두 탑재해야 하기 때문이다. 만약 조립라인이 다섯 개의 셀로 이루어져있다면 다섯 대의 컴퓨터와 다섯 대의 카메라가 필요한 셈이 되며, 비용은 크게 상승한다. 80여 대에 달하는 카메라를 활용하는 생산라인에서는 스마트 카메라가 금전적인 부담을 상당 부분 줄여준다.
다섯 대의 카메라 및 컴퓨터를 다섯 대의 스마트 카메라로 대체하고, 스마트 카메라의 네트워크 기능을 활용해 클라이언트 컴퓨터로 자료를 전송한다고 가정하자. 이 경우 스마트 카메라는 다섯 대의 카메라와 한 대의 컴퓨터를 구입하는 것보다 저렴할 수 있다.
하지만 스마트 카메라와 일반 카메라의 우열은 사용자가 필요로 하는 장비의 종류에 따라 달라진다. 따라서 어떤 장비가 필요한지 정의하는 과정이 우선시되어야 한다.
텔레다인 달사의 스마트 카메라 환경설정 소프트웨어인 Sherlock 혹은 iNspect를 사용하면 응용사례를 구축할 때 코드 작성 대신 그래픽 인터페이스를 활용할 수 있다.
여러 대의 카메라를 필요로 하는 응용사례로 다시 돌아가 보자. 엔지니어는 여섯 대의 카메라를 구입하고 각 카메라를 작동시키기 위한 C++ 코드를 쏟아내는 것 대신 여섯 대의 스마트 카메라를 구성함으로써 많은 시간을 절약할 수 있다.
프로그래밍이 쉽다는 것은 응용사례의 개발 역시 쉬워짐을 뜻하며, 응용사례를 현실화하는 과정이 빨라짐을 의미한다. 나아가 사용자가 실질적으로 응용사례를 더 빨리 적용할 수 있으며, 고객이 좋은 제품을 보다 빨리 접할 수 있음을 뜻한다.
하지만 다양한 요소를 내장한 스마트 카메라는 PC 기반 카메라 시스템과 동일한 성능을 낼 수는 없다. 스마트 카메라는 초당 60 프레임 혹은 그 이상의 성능을 낼 수 있기는 하지만, 바코드 판독 ·기하학적 패턴 매칭·OCR 등의 고 수준 처리 기술을 결합하면 속도가 느려질 수 있다.
최근 시장에 등장하는 스마트 카메라는 앞서 설명한 작업을 처리하기 위한 기능을 제공한다. 하지만 스마트 카메라가 정해진 시간 내에 자료를 처리할 수 있도록 하기 위해서는 사전에 몇 가지 실험을 거쳐야 한다.
또한 획득한 영상 자료 및 작업 결과물을 통해 무엇을 할 것인지도 고려해야 한다. 호스트 컴퓨터에 영상 자료를 전송해야 하는가? 모든 영상 자료에 대한 기록을 원한다면(특정 산업에는 이러한 기능이 필수적이다) 기존의 다수 카메라 시스템이 보다 나은 선택이다. 이들이 획득한 영상은 이미 PC의 메모리 안에 담겨있다. 메모리에서 영상을 불러와 디스크로 저장하는 것은 간단한 작업에 불과하다.만약 ‘실패’한 기록(언제나 발생하지 않기만을 바라게 되는)만을 기록하고자 한다면 스마트 카메라로도 작업을 수행할 수 있다.
병렬 작업 혹은 라운드 로빈 작업을 필요로 하는 응용사례에서는 프레임그래버 혹은 비전 프로세서를 탑재한 PC 기반의 다중 카메라 시스템이 적절한 선택이다. 스마트 카메라가 CPU를 가지고 있다고는 하지만, 스마트 카메라가 PC와 같은 성능을 내지는 못하며, 이는 응용사례가 가지고 있는 복잡한, 다중 스레드의(프로그램이 제어를 여러 독립된 흐름으로 나눌 수 있는) 코드를 원활히 작동시킬 수 없음을 의미한다.
