스누아이랩, CAD 기반 AI 머신비전 플랫폼 'SMVT' 공개

자동차·배터리·전자부품 분야 PoC 수행…제조업 AI 검사 시장 확대 나서

스누아이랩이 캐드(CAD) 데이터를 활용해 검사 설정부터 AI 모델 학습, 검사 애플리케이션 구축까지 지원하는 통합 머신비전 플랫폼을 선보이며 제조업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 나섰다.

피지컬 AI 머신비전 전문기업 스누아이랩은 CAD 기반 AI 머신비전 플랫폼 '스누아이랩 머신 비전 툴(SMVT)'를 공개했다고 11일 밝혔다.

SMVT는 CAD 데이터를 기반으로 2D·3D 품질검사를 수행하는 플랫폼이다. CAD 정보를 AI가 해석해 검사 위치와 판정 기준을 자동 설정하고, 실제 제품의 촬영·스캔 데이터와 비교해 품질을 분석한다. 

스누아이랩, CAD 기반 AI 머신비전 플랫폼 'SMVT' 공개(이미지=스누아이랩)

여기에 가상 결함 데이터 생성과 대규모언어모델(LLM) 기반 검사 파이프라인 자동 생성 기능까지 제공해 제조 현장의 스마트팩토리 구축과 AX 전환을 지원한다.

기존 비전검사 시스템은 '골든 샘플' 이미지를 기반으로 검사 영역과 정렬 기준점을 엔지니어가 직접 설정해야 했다. 제품이 변경될 때마다 설정 작업을 반복해야 하고 작업자 숙련도에 따라 검사 품질 차이가 발생하는 한계도 있었다.

스누아이랩은 CAD 파일을 AI가 직접 분석해 검사 정보를 자동 생성하는 기술을 개발했다. 이를 통해 사람의 개입을 최소화하면서도 검사 결과의 일관성과 정확도를 높일 수 있도록 했다.

SMVT는 제품 모델이 변경되더라도 새로운 CAD 파일만 불러오면 검사 정보를 자동으로 재구성한다. 별도의 수작업 설정 없이 검사 환경을 구축할 수 있어 신제품 개발과 양산 전환 과정의 효율성을 높일 수 있다는 설명이다.

SMVT는 2D·3D 스캔 데이터를 3D CAD 모델과 자동으로 정합하는 기능을 제공한다. 검사 대상의 위치나 각도에 편차가 발생하더라도 CAD 모델을 기준으로 데이터를 자동 정렬해 안정적인 검사가 가능하다.

또한 CAD를 기준으로 정합된 2D 이미지와 3D 형상 데이터를 함께 활용해 표면 검사와 치수 검사를 통합 수행한다. 흠집, 오염, 변색과 같은 표면 결함은 물론 높이, 깊이, 간격 등 치수 정보까지 동시에 분석할 수 있으며, 결함 위치와 형태를 3차원으로 시각화해 제공한다.

제조 현장에서 AI 검사 도입의 가장 큰 과제 중 하나는 충분한 결함 데이터를 확보하는 것이다. 생산 초기 단계에서는 실제 불량 데이터가 부족해 AI 모델 학습이 쉽지 않다.

SMVT는 CAD 교체를 통한 신규 모델 사전 학습한다(이미지=스누아이랩)

SMVT는 CAD 데이터와 물리 기반 렌더링(PBR) 기술을 활용해 흠집, 찍힘, 변형 등 다양한 가상 결함 데이터를 생성한다. 결함 종류와 위치 정보도 함께 제공해 실제 결함 데이터가 충분하지 않은 상황에서도 AI 검사 모델을 사전 학습할 수 있도록 지원한다.

이를 통해 기업들은 실제 불량 데이터 확보를 기다리지 않고 생산 이전 단계부터 AI 검사 체계를 구축할 수 있다.

SMVT는 LLM을 활용해 검사 파이프라인 설계 과정도 자동화했다. 사용자가 자연어로 검사 목적과 조건을 입력하면 시스템이 이를 해석해 이미지 취득, CAD 정렬, 검사영역(ROI) 설정, 측정, 정상·결함 판정 등에 필요한 기능 블록을 자동 추천하고 검사 파이프라인을 구성한다.

기존에는 전문 엔지니어가 각 기능을 직접 선택하고 연결해야 했지만, SMVT는 자연어 기반 설계를 지원해 비전문가도 손쉽게 검사 애플리케이션을 구축할 수 있도록 했다.

SMVT는 LLM을 활용해 검사 파이프라인 설계 과정도 자동화했다(이미지=스누아이랩)

스누아이랩은 자동차 부품, 이동통신 단말기, 생활가전, 전기차 배터리 등 다양한 제조 분야에서 SMVT의 개념검증(PoC)을 진행하며 기술력을 검증했다.

또한 단말기용 커넥터 소자, 반도체 제조용 운반장비 부품, 자동차 동력전달장치 부품 등에 가상 결함 데이터 생성 기술을 적용하며 실제 제조 환경에서의 활용 사례를 확보했다.

유명호 스누아이랩 대표는 "제조업의 AI 전환이 본격화되면서 설계부터 생산, 품질관리까지 데이터를 연결하는 지능형 품질관리 체계의 중요성이 커지고 있다"며 "SMVT는 CAD 기반 자동 검사 설정과 가상 결함 데이터 생성, LLM 기반 검사 파이프라인 자동화 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 제조기업의 AI 도입 장벽을 낮추는 데 초점을 맞췄다"고 말했다.

이어 "앞으로 자동차, 반도체, 배터리, 전자부품 등 다양한 산업군에서 적용 사례를 확대하고 국내 제조 현장의 스마트팩토리 AX 전환을 지원하는 핵심 플랫폼으로 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔다.