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뉴로클, AI 비전검사 뉴로티·뉴로알 5.0 출시
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이 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어 '뉴로티(Neuro-T)'와 런타임 라이브러리 '뉴로알(Neuro-R)'의 5.0 버전을 출시했다고 29일 밝혔다.
뉴로티는 딥러닝 비전문가도 검사 모델을 만들 수 있도록 학습 과정을 자동화한 소프트웨어이고, 뉴로알은 이렇게 만든 모델을 실제 생산 라인에서 실행하는 런타임(AI 모델을 현실에서 실행해 작동하게 하는 환경)이다.
이번 업데이트는 7년간 제조 현장에서 축적한 기술과 고객 경험을 바탕으로 모델 개발부터 성능 최적화, 검사 환경 적용까지 제품 전반을 손봤다.
데이터 구축 단계에서는 VLM(비전언어모델) 기반 '프롬프트 레이블러'를 새로 도입했다. 사용자가 텍스트나 이미지 형태의 프롬프트를 입력해 레이블링(인식·표시)할 객체를 지정할 수 있으며, 두 유형을 함께 쓰는 것도 가능하다.
특히 기존 방식으로 명확하게 정의하기 어려운 검사 대상도 프롬프트로 묘사해 탐색할 수 있다. 복잡한 객체의 레이블링을 더 정확하고 신속하게 수행할 수 있다는 설명이다.
검사 모델로는 '회전 객체 검출(Oriented Object Detection)' 모델을 추가했다. 일반적인 객체 검출은 수평 바운딩 박스(AI가 이미지를 인식하기 위해 표시하는 사각형 영역)로 위치와 크기를 파악하는 탓에 객체가 비스듬히 놓이면 실제 방향을 표현하기 어려웠다.
이 기능은 객체의 위치와 방향 정보가 중요한 로봇 피킹, 부품 조립, 얼라인먼트(정렬) 검사 등에 쓰인다. 다양한 각도로 놓인 부품의 위치와 회전 정보를 검출해 후속 공정에 활용하는 식으로 적용 범위를 넓힐 수 있다는 설명이다.
속도도 끌어올렸다. 학습 및 추론 엔진 최적화로 주요 모델의 학습 시간은 최대 79%, 추론 시간은 최대 28% 단축됐다. 추론 성능 개선은 연속적으로 이미지를 처리해야 하는 인라인 생산 공정에서 검사 처리 시간을 줄이는 데 기여한다.
여러 GPU(그래픽처리장치)에서 학습 작업을 동시에 수행하는 기능도 강화했다. 학습 작업을 분산해 GPU 활용도를 높이는 방식으로, 여러 모델을 반복 학습하고 성능을 비교해야 하는 머신비전 개발 환경에서 자원을 효율적으로 쓸 수 있도록 했다.
뉴로알 5.0에는 인텔의 AI 추론 최적화 툴킷 '오픈비노(OpenVINO)'를 연동해 엣지 플랫폼 지원 범위를 확대했다. 인텔 CPU(중앙처리장치)와 내장 GPU, NPU(신경망처리장치) 등 다양한 하드웨어에서 AI 모델을 실행할 수 있다.
이홍석 뉴로클 대표는 "이번 버전은 다양한 제조 현장에서 고객과 함께 축적해온 경험과 기술력을 집약한 결과물"이라며 "앞으로도 제조 현장의 요구에 최적화된 기술과 지속적인 혁신을 통해 AI 딥러닝 비전검사의 새로운 표준을 제시해 나가겠다"고 말했다.
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