산업용 딥러닝 컴퓨터비전 솔루션 기업 ‘아이브(AiV)’가 약 100억원 규모의 시리즈B 투자 유치에 성공했다. 이번 투자금으로 아이브는 딥러닝 알고리즘 고도화 및 비정형적 외관 불량 검사에 특화된 광학계 개발을 가속화한다. 전기차 2차 전지, 전자 등 핵심 산업 영역에서 양산 프로젝트 판매를 대폭 확대할 계획이다. 

아이브는 성민수 대표가 이끌고 있다. 미국 제너럴일렉트릭(GE)에서 재무 관련 업무를 하다가 스탠퍼드대학 MBA 졸업 후 글로벌컨설팅사인 보스턴 컨설팅그룹(BCG)에서 일했다. 2011년 실리콘밸리에서 모바일 디바이스의 터치스크린 인식 기술을 개발하는 퀵소(Qeexo)의 공동 창업자로 나선 적도 있다. 자동차 부품사 대표로도 근무한 덕에 한국 제조업의 현실을 누구보다 잘 알고 있다. 제조업과 AI 접목을 꿈꾸며 뜻을 모은 아이브의 멤버들도 인공지능, SW, HW, 광학 분야에서 석박사 학위 및 십여년 이상의 경험을 갖춘 엔지니어들이다. 제조업 및 물류업에 대한 도메인 지식뿐만 아니라 각 기술 분야의 전문성을 갖췄다. 

금번 라운드를 리드한 LB인베스트먼트 관계자는 “아이브는 스마트팩토리 구축에 필수적인 AI 비전검사, 물류자동화 등의 영역에서 솔루션을 실전 배치하여 고객사들의 실질적인 생산성 증가 및 비용절감을 이루며 딥러닝 기술력을 증명했다”며 “내년부터 본격적인 스케일업이 기대되어 투자를 진행하였다. LB는 내년에도 아이브와 같이 글로벌 경쟁이 가능한 기술력과 사업역량을 모두 보유한 테크기업에 투자를 확대할 계획”이라고 말했다.

제조업 생산공정에서 자동화가 가장 취약한 곳은? ... '불량 검사'

2020년 설립된 아이브는 산업용 인공지능 분야에서 컴퓨터비전 솔루션 개발에 주력한다. 아이브는 AI 기반 검사, AI 기반 물류자동화, 그리고 AI 기반 CCTV 영상분석 3가지 영역에서 빠르게 양산 적용 레퍼런스를 쌓고 있다. 2022년에만 60여 건의 PoC(개념증명)을 수행했다. PoC는 개발하려는 시스템의 콘셉트가 정말 실현 가능한지 검증하는 작업으로 고객사의 불량 시료나 이미지를 취합해 검출력을 평가하고, 검사장비 제작에 필요한 밑그림을 그리는 과정이다. PoC의 성공을 바탕으로 다수의 양산 프로젝트를 체결했다. 지금까지 육안검사자에 의존하여 불량 유출 및 비용 효율화에 어려움을 겪던 제조사들에게 기술력을 인정받았다.

회사의 경쟁력은 비정형적 외관 불량 검사 및 물류자동화 과제에 특화된 딥러닝 알고리즘이다. 이를 양산용 비전SW에 통합하여 기존의 룰베이스 알고리즘 기능까지 통합하여 제공한다. 또한, 과제 목표에 최적화된 광학계 엔지니어링을 통해 알고리즘이 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 영상의 시인성을 확보해 낼 수 있는 것이 또 다른 경쟁력이다. 성민수 대표는 제조업 생산공정에서 자동화가 가장 취약한 곳은 검사 부분이라고 단언한다. 성 대표는 “제조업 현장에 가보면 자동화가 많이 돼 있지만 여전히 사람이 하는 공정이 많다”며 “특히 검사 부분에서 육안으로 하는 검사가 많은데 비정형 불량 검사는 대부분 사람이 하고 있다”고 말했다. 이어 “육안검사는 비용이 높고 일정한 품질 관리가 어려워 머신비전이 대체하고 있으나 명확한 기준 설정이 있어야만 하는 실정”이라며 “아이브는 AI 기반의 딥러닝 기술을 통해 비정형 검사를 자동화할 수 있도록 지원하고 있다”고 설명했다.

아이브는 자체 개발한 딥러닝 검출 알고리즘을 자체 하드웨어 장비에 탑재해 제조업 고객사들의 불량 검출을 자동화하는 솔루션 공급에 주력한다. 아이브는 인공지능신경망 개발 및 고도화, 비전 및 장비 제어 SW팀, 하드웨어 및 광학 설계팀, 라벨링팀과 현장 엔지니어링팀까지 모두 인-하우스로 운영하면서 토털솔루션 제공을 지향한다. 향후 검사 자동화뿐만 아니라 딥러닝 컴퓨터 비전으로 공정 데이터 관리·이상 감지·보안 등 많은 산업 현장의 문제를 해결하는 것이 아이브의 비전이다.

불량 검출 100% 달성, 과검율도 0.5% 이하

아이브의 강점은 딥러닝 알고리즘·광학계 엔지니어링·하드웨어 설계까지 내재화했다는 점이다. 대부분의 AI기반 회사들이 소프트웨어 부분에만 집중하는 것과는 차별화된 행보다. 검출력뿐만 아니라 검사속도 및 검사 전후단의 양산라인 연결성까지 최적화한 AI 기반 검사 턴키-솔루션을 통해 제조사의 생산라인에서 최적 성능을 구현할 수 있다. AI 기반 검사뿐 아니라, 제조사 및 물류사들의 스마트팩토리에 필수적인 비정형적 물체의 물류자동화를 가능하게 하는 딥러닝 알고리즘 및 광학계 엔지니어링 솔루션까지 제공한다. 

실질적인 성과도 있다. 대표적으로 자동차 부품기업 센트랄에 공급한 볼조인트 불량 검사를 위한 솔루션이 있다. AI검사를 마친 볼조인트는 현대차 그룹을 비롯 GM, 포드, 벤츠, 포르쉐 등에 전량 납품된다. 아이브가 센트랄에 공급한 솔루션은 자동차 조향장치의 핵심 부품인 볼조인트 불량 여부를 딥러닝을 통해 검사하는 장비다. 인공지능 검사 소프트웨어와 검사 솔루션 장비로 구성됐다.

인공지능 검사 소프트웨어에는 아이브가 자체 개발한 제조업 검사용 인공지능 신경망에 볼조인트 표면의 비정형 외관불량 이미지 데이터를 학습시켰다. 또한 고객사 현장 상황에 맞춰 하드웨어를 설계하고 광학 엔지니어링 기술을 접목한 무인화 검사 솔루션 장비를 직접 제작·공급했다. 아이브의 딥러닝 검사 솔루션은 볼조인트를 구성하는 금속 가공 제품 및 고무 제품에서 발생할 수 있는 찍힘·이물·변형 같은 모든 불량을 육안 검사자보다 높은 정확도로 검출할 수 있다. 또 기계적으로 타각 된 영문·숫자를 딥러닝으로 인식하면서 영문/숫자의 미세한 겹칩 현상도 검출할 수 있다. 이 외에도 6축 다관절 로봇과 회전체 검사 방식을 활용하여 3D 형상의 제품 전면을 검사할 수 있도록 설계됐다. 아이브의 딥러닝 검사 솔루션은 볼조인트의 불량 검출을 100% 달성했다. 과검율(양품을 불량으로 판정하는 비율)도 0.5% 이하로 달성했다. 기존 육안검사 대비 정밀하고 정확한 불량 검출이 가능했다. 또한 생산 효율성 증대뿐만 아니라 공정 효율화를 개선하고 품질향상·비용 절감 등의 효과를 거두었다는 평가를 받았다. 

아이브는 이러한 성공적인 양산 적용 경험을 기반으로 현장 최적화와 정밀 검출을 요구하는 소재부품업 고객 중심으로 검사 솔루션 사업을 확대할 계획이다. 시장 수요가 높아지고 있는 인공지능 검사 소프트웨어 제공 서비스도 대기업 및 장비 전문 회사들을 중심으로 확장할 계획이다. 또 복잡한 형상의 제품 외관 치수 검증을 위한 물리적 검사구를 대체할 수 있는 범용적 3D 계측장비 개발도 진행하고 있다.

강상우 센트랄 총괄대표는 “금속 가공과 고무 압출 등 다양한 서브 파트로 구성된 볼조인트의 찍힘, 이물, 변형 등 불량 검사 과정에 아이브의 딥러닝 검사 솔루션을 도입해 검사 정확도를 획기적으로 개선했다”며 “전사 차원의 검사 정확도 향상과 원가 경쟁력 확보를 위해 센트랄 그룹 산하 계열사에서 다수의 딥러닝 검사 솔루션 도입을 진행하고 있다”고 말했다. 성민수 아이브 대표는 “아이브 딥러닝 검사 솔루션은 고객사 스마트팩토리 현장 상황에 따라 소프트웨어와 하드웨어 장비를 맞춤형으로 공급할 수 있는 장점이 있다”면서 “자동차 부품, 디스플레이 장비를 비롯 국내 제조업 전반의 스마트팩토리 시장으로 확대하고, 해외 시장에도 진출해 글로벌 딥러닝 머신비전 기업으로 도약하겠다”고 밝혔다. 

산업 자동화의 마지막 퍼즐 ... 머신비전이란?

현대차·제너럴모터스(GM)·포르쉐 등에 자동차 부품 '볼조인트'를 납품하는 센트랄은 아이브의 검사장비를 도입한 뒤 스크래치, 찍힘, 핀홀 등 불량 상태 검사 작업에서 불량률 검사 100%와 과검률 0.5% 이하를 달성했다. 그간 완제품 사후 검사를 육안에 의존해 진행해온 센트랄로서는 놀라운 결과다. 사람으로서 달성하기 힘든 이 수치는 ‘머신 비전’ 기술을 이용해서 가능했다. 머신 비전 기술은 산업용 장비가 수행하는 작업을 ‘확인’하고 확인된 내용에 따라 빠른 결정을 내릴 수 있는 능력을 제공하는 기술이다. 일반적으로 시각 검사·결함 감지, 부품의 위치 지정·측정, 제품의 식별·정렬·추적을 위해 사용된다. 광학장치가 얼마나 빠르고 정밀하게 다양한 각도에서 이미지를 획득할 수 있는지, AI가 얼마나 정확하고 빠르게 불량여부를 판단할 수 있는지가 곧 머신비전 시스템의 성능이다.

고도의 불량 검출률을 달성한 아이브의 검사 방식은 특수제작한 장비를 통해 고정밀 광학 기술로 제품을 제대로 찍고, 이에 기반한 딥러닝을 통해 '불량 검사'를 하는 비전AI가 있었기에 가능했다. 육안으론 확인되지 않는 미세한 균열 지점도 초정밀 카메라가 포착한다. 성 대표는 머신비전 시장을 선점하고 있는 많은 기업들이 있지만 아직 초기시장이라고 진단했다. 성 대표는 “머신비전 시장은 이제 조그만 고기잡이 배를 만들어 바다 연안에서 고기잡이를 시작하는 정도”라며 “잠재적인 시장은 태평양, 대서양, 인도양과 같은 큰 바다가 있는 곳과 같다. 완전히 미개척지”라고 전했다. 현재 머신비전 시스템의 기술력은 미국이 가장 앞서 있다. 우리나라도 크게 뒤처지지는 않는다. 중소기업기술정보진흥원(기정원)은 머신비전 시스템의 기술력에서 우리나라와 미국의 격차가 1.7년 수준이라고 분석했다. 또 국가별 보유기술 수준은 미국을 기준으로 유럽(86.8%), 일본(85.0%), 한국(74.7%), 중국(64.0%) 순이라고 평가했다.

성 대표는 "기존 비전AI 기업은 비전AI만 고도화하는 경우가 많은데, 우리는 광학 기술과 장비기기 설계까지 전반을 두루 갖췄다"며 "각 분야 전문가가 모였기 때문에 가능한 일"이라고 강조했다. 시장조사기관 그랜드리서치뷰에 따르면, 아이브가 목표하는 글로벌 머신비전 시장은 2019년 122억달러(16조8000억원)에서 2020년 130억달러(17조9000억원)로 6.5% 증가했다. 2021년부터는 성장세가 더욱 빨라질 것으로 전망했다. 코로나19(COVID-19) 이후 다양한 제조업체들의 공정 자동화가 시작되면서다. 그랜드리서치뷰는 2021년부터 성장률이 연평균 7.0%를 기록하며 2025년에는 시장규모가 182억달러(25조1000억원)에 달할 것이라고 내다봤다.