데이터에 레이블을 붙이는 작업을 텍스트와 이미지 프롬프트로 처리하는 VLM 기반 기능이 AI 비전검사 소프트웨어에 들어왔다. AI 비전검사 소프트웨어 전문기업 뉴로클(대표 이홍석)은 10월 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어 Neuro-T와 런타임 라이브러리 Neuro-R의 5.0 버전을 공식 출시했다. 데이터 구축부터 모델 학습, 실제 검사까지 전 과정을 개선해 제조 현장의 AI 비전검사 개발·운영 효율성을 높이는 데 초점을 맞췄다고 회사는 밝혔다.
이번 업데이트는 지난 7년간 뉴로클이 제조 현장에서 쌓은 기술과 고객 경험을 바탕으로 했다. 변경은 데이터 구축, 모델, 학습·추론 엔진, 개발 환경, 하드웨어 지원에 걸쳐 있다.
VLM 기반 Prompt Labeler로 데이터 준비 부담 덜어
Neuro-T 5.0의 데이터 구축 단계에는 VLM 기반 Prompt Labeler가 새로 도입됐다. 사용자가 텍스트나 이미지 프롬프트로 레이블링 대상을 지정하면 되므로 데이터 준비에 드는 시간과 부담이 줄어든다.
객체 검출 기능에는 Oriented Object Detection, 즉 회전 객체 검출 모델이 추가됐다. 일반적인 객체 검출 모델이 수평 방향의 사각형으로 대상을 표시하는 것과 달리, 이 모델은 회전 방향을 반영한 바운딩 박스를 쓴다. 이에 따라 비스듬하게 놓인 부품의 회전 각도와 방향까지 검출할 수 있다. 로봇 피킹, 조립, 정렬 검사에 활용된다. 이 모델이 더해지면서 Neuro-T가 제공하는 검사 모델은 모두 11가지가 됐다.
학습 시간 최대 79%, 추론 시간 최대 28% 단축
학습·추론 엔진도 최적화됐다. 회사 설명에 따르면 Neuro-T와 Neuro-R 5.0의 주요 모델은 학습 시간이 최대 79%, 추론 시간이 최대 28% 줄었다.
Neuro-T의 개발 환경에서는 Multi-GPU 학습 기능이 강화됐다. 모델 성능 분석 화면인 Result Tab도 개편돼 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등 4가지 핵심 성능 지표를 제공한다.
OpenVINO 연동으로 인텔 CPU·iGPU·NPU 지원
Neuro-R 5.0은 인텔의 AI 추론 최적화 툴킷인 OpenVINO와 연동된다. 인텔 CPU, iGPU, NPU를 지원하게 되면서 외장 GPU 의존도를 낮추고, 현장 환경과 요구 성능에 맞춰 시스템을 구성할 수 있다.
이홍석 뉴로클 대표는 이번 5.0 버전이 “다양한 제조 현장에서 고객과 함께 축적해 온 경험과 기술력을 집약한 결과물”이라고 말했다. 또 “단순한 기능 추가를 넘어 데이터 구축부터 실제 현장 적용까지 고객이 겪는 어려움을 줄이는 데 집중했다”고 설명했다.
뉴로클은 앞으로 제조기업의 AI 비전검사 도입·운영에 따른 기술적 부담을 줄여나갈 방침이다. 이 대표는 “앞으로도 제조 현장의 요구에 최적화된 기술과 지속적인 혁신을 통해 AI 딥러닝 비전검사의 새로운 표준을 제시해 나가겠다”는 목표도 밝혔다.