물류 및 제조 등을 위한 머신비전과 AI 스마트 카메라와의 통합한 새로운 인공지능(AI) 턴키 엣지 솔루션으로 다양한 산업 환경에서 애플리케이션의 개발이 보다 쉬어지고 현장에서 인텔리전스 및 자동화를 빠르게 구현할 수 있게 됐다.

엣지 컴퓨팅 분야의 글로벌 선도기업 에이디링크 테크놀로지(ADLINK Technology. 이하, 에이디링크)가 인텔 오픈비노(Intel OpenVINO) 툴킷으로 최적화된 추론 모델을 지원하는 새로운 인텔의 AI 가속기, 3세대 모비디우스 미리어드(Movidius Myriad™) X VPU(Vision Processing Unit)와 AI 기반 머신비전을 기존 환경에 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 에이디링크의 엣지 비전 소프트웨어를 결합한 '엣지 스마트 파렛트(Edge™ Smart Pallet)' 솔루션과 함께 새로운 NEON-1000-MDX 스마트 카메라 시리즈를 출시했다.

이 올인원 솔루션은 머신 비전 전문가와 개발자가 머신러닝(ML) 모델을 보다 빠르게 구축, 테스트 및 배치할 수 있는 동시에 IoT 솔루션 팀과 시스템 통합업체에게 머신비전 작업을 연결, 스트리밍 및 자동화할 수 있는 툴을 제공한다.

에이디링크 IoT 솔루션 및 기술 사업부 케빈 쉬(Kevin Hsu) 수석 제품 매니저는"우리 모두는 이런 전례 없는 시기에 생산량 증가에 대한 압박을 느끼고 있습니다. 머신 비전 AI는 현재 워크플로우를 방해하지 않고 기존 프로세스에 자동화를 추가하는 가장 빠르고 쉽고 비용 효율적인 방법 중 하나입니다”라며, "예를 들어, 우리의 스마트 파렛트 솔루션은 기존 바코드 스캔 시간을 90% 단축하는 동시에 스마트 카메라 설치 이외에는 생산 라인에 변화 없이 맞춤형 파렛트를 가능하게 하는 것으로 입증되었습니다. 고도로 통합된 NEON-1000을 사용하면 설치 공간, 신뢰성 및 호환성 문제를 효과적으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라 고객의 유지보수 노력도 절약할 수 있습니다"라고 말했다.

특히, 인텔 3세대 모비디우스 미리어드 X VPU는 ML 모델을 최적화하고, 가장 높은 AI 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있다. 센서 모듈, 케이블, VPU 모듈의 복잡한 통합 없이, NEON-1000-MDX 스마트 카메라는 머신비전 배치 프로세스를 간소화한다. 이는 사전 설치된 엣지 비전 분석(EVA, Edge Vision Analytics) SDK를 통해 사용자는 환경 및 시스템 요구사항에 따라 다양한 바로 사용 가능한 플러그인으로 별도의 코딩이나 통합 노력없이 OpenVINO™에 의해 최적화된 신경망(Neural Network)을 구축할 수 있다.

또한 새로운 올인원 NEON-1000-MDX AI 스마트 카메라는 수상 경력에 빛나는 에이디링크 엣지 스마트 파렛트 솔루션에서 볼 수 있듯이 스마트 제조 시 생산 효율을 극대화할 수 있도록 제품 분류와 결함 감지를 지원한다. 이와 함께, 스마트 파렛트는 수신, 빈 피킹, 포장, 배송, 근로자 안전 등 창고 물류 수작업에 인텔리전스와 자동화를 추가했으며, 이 스마트 파렛트는 새로운 장비와 기존 장비를 연결하고, 여러 개의 이미지 데이터 스트림을 캡처하며, NEON-1000-MDX VPU의 고성능 처리 능력을 적용하여 엣지에서의 머신러닝과 추론이 가능하도록 엔드 투 엔드 통합 시스템을 제공한다.

이제, 에이디링크 엣지 소프트웨어 플랫폼 개발자는 기존 클라우드, 머신러닝 플랫폼, 신경망, 산업용 카메라, 머신비전 시스템, 기계 부품 등을 벤더에 관계없이 연결하고 통합할 수 있다. 에이디링크의 머신비전 AI 소프트웨어는 보는 것을 식별하고 시간이 지남에 따라 더 똑똑해지며 자동화 워크플로우를 구현할 수 있다.

한편, 에이디링크 스티브 캠미시(Steve Cammish) IoT솔루션 & 테크놀로지 부사장은 "예로 컨베이어 시스템에 잘못된 주문이 들어 있는 상자가 있으면 컨베이어 정렬기에 경보를 보내 다시 확인 영역으로 우회시킬 수 있습니다"라며, "우리는 AI 작업 부하를 감안하여 설계된 강력한 스마트 카메라로 소프트웨어 개발자가 직관적인 프로그래밍, 자동화 및 장치 관리를 실행할 수 있도록 하고 있습니다. 여기서, 자동화는 시간을 단축하고 비용을 절감하며 복잡성을 줄일 수 있다는 것이 핵심입니다"라고 말했다.