2020.07.23.혁신 2020-15

이 보고서는 코스닥 기업에 대한 투자정보 확충을 위해 발간한 보고서입니다.

3D 머신비전스마트 매뉴팩처링의 핵심기술, 3D 머신비전

작 성 기 관 NICE평가정보(주) 책임연구원 김광섭작 성 자

■ 본 보고서는 「코스닥 시장 활성화를 통한 자본시장 혁신방안」의 일환으로 코스닥 기업에 대한

투자정보 확충을 위해, 한국거래소와 한국예탁결제원의 후원을 받아 한국IR협의회가 기술신용

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다.

요 약

배경기술분석

심층기술분석

산업동향분석

주요기업분석

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https://youtu.be/qpB3JMtKn-0

3D 머신비전

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3D 머신비전스마트 매뉴팩처링의 핵심기술, 3D 머신비전

■ 3D 머신비전은 제조 분야의 핵심 요소 기술

머신비전은 일반적으로 자동 검사, 공정 제어 및 로봇 제어 분야에서 이미지 기반 검사

및 분석에 사용되는 기술이다. 머신비전은 2차원 영상의 기본 특성을 분석하는 2D 머신

비전에서 높이나 깊이 방향의 정보까지 함께 활용하는 3D 머신비전으로 진화하고 있다.

최신의 카메라 시스템 및 영상처리기술 등이 적용되는 3D 머신비전은 대상의 입체적인

형상에 대한 분석이 가능하여 여러 산업 분야, 특히 스마트 매뉴팩처링으로 대변되는 지

능화된 제조라인에서 생산 제품의 품질 향상과 생산 공정 효율화를 주도하는 핵심 요소로

그 중요성이 증대되고 있다. 최근에는 전기/전자, 자동차와 같은 제조업과 물류업 등에

3D 머신비전 기술이 적용되고 있으며, 제품 품질 평가 및 결함 검출, 제조 생산성 향상을

위한 작업 지시 및 데이터 수집 등의 다양한 정보를 제공함으로써, 공정 수율 및 생산납

기를 단축시키고 있다.

■ 비전 센서 및 딥러닝 기술 개발을 통한 3D 머신비전 기술 가속화

3D 머신비전은 비전 센서를 이용하는 검사/가공 장비들에 대한 자동화를 실현하는 기술로

최근 산업동향을 살펴보면 검사 대상이 소형화되고 내부 패턴의 복잡도가 증가함에 따라,

머신비전에 사용되는 비전 센서 역시 고도의 영상처리 및 고속 처리가 가능하도록 개발되

고 있다. 또한 기존에는 머신비전이 적용되더라도 알고리즘의 정확도 문제로 최종 검사단

계에서 작업자가 추가 확인해야 하는 문제점이 있었으나, 최근 빅데이터 기반의 딥러닝

기술이 발전함에 따라, 자가학습에 의해 검사 정확도가 향상되고 있다.

■ 산업 패러다임 변화에 맞춰 머신비전 시장 확대

3D 머신비전 시장은 생산성 향상과 인건비 절감을 위해 제조공정이 자동화되고 측정 기

술이 고속화, 고성능화되면서 빠르게 변화하고 있다. BCC Research에　따르면, 세계 머신

비전 시장은 2024년까지 연간 12.45% 성장하여, 6,760백만 달러에 이를 것으로 예상되

며, 산업 분야뿐만 아니라 비산업 분야로도 적용 가능 영역이 점차 확대될 전망이다. 한편

국내 3D 머신비전 시장의 규모도 2018년도 2,441억 원에서 연평균 13.54%씩 성장하여

2024년에는 5,228억 원에 도달할 것으로 예상되는 바, 스마트 매뉴팩처링으로 제조 산업의

분위기가 변화함에 따라 그 규모가 점차적으로 더 증대될 전망이다.

3D 머신비전

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Ⅰ. 배경기술분석

스마트 매뉴팩처링 실현을 위해 3D 머신비전 활발한 연구개발

머신비전은 스마트 매뉴팩처링으로 대변되는 최신 제조 분야의 핵심요소 기술로 2D에서 3D

기술로 확장되고 있으며, 완전 자동화를 위한 인공지능 및 딥러닝을 융합한 기술개발이 활발

히 진행 중이다.

■ 제조 부분의 핵심요소 머신비전 시스템

머신비전(Machine Vision)은 일반적으로 산업에서 자동 검사, 공정 제어 및 로봇 제어 분야

에 대한 이미지 기반 검사 및 분석에 사용되는 기술이며 다양한 기술의 소프트웨어 및 하드웨

어 조합으로 이루어져 여러 산업에서 생산 제품의 품질 관리를 위해 적용된다. 구체적으로, 머

신비전은 카메라, 렌즈, 조명 등 하드웨어를 통해 제품 이미지를 획득한 후, 수행 작업의 목적

에 따라 소프트웨어를 통해 이미지 분석과 검사를 수행하며 주로 제조 분야에서 최종 제품의

품질과 불량을 검사하기 위해 사용되고 있다.

한편 최근 제조분야의 핵심 트렌드는 스마트 매뉴팩처링이다. 스마트 매뉴팩처링은 제품의 설

계, 개발, 양산, 유통, 물류 등 제품생산을 위한 전 공정에서 정보통신기술을 적용하여 생산성

과 품질, 고객만족도를 높이는 지능형 생산체제를 의미한다. 따라서 기계와 시각을 접목시켜

인력 의존적인 다양한 작업들을 기계가 처리하도록 자동화하는 기술인 3D 머신비전은 스마트

매뉴팩처링 시대에 핵심적인 요소기술이라 할 수 있다. 특히 3D 머신비전에 로봇, 컨트롤러,

컴퓨터 지원설계(CAD) 등 다른 기술들이 결합하는 경우, 제조업 분야의 본질을 변화시키는

스마트 매뉴팩처링의 시대는 더욱 가속화될 것으로 예상된다.

최근에는 3D 머신비전 기술은 전기/전자제품, 자동차와 같은 제조분야에서 우선 적용되고 있

는 것으로 파악되며, 제품 품질 평가 및 결함 검출, 제조 생산성 향상을 위한 작업 지시 및 데

이터 수집 등에 있어서 방대한 정보를 제공하여 공정 수율 및 생산성 향상에 일조하고 있다.

3D 머신비전

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[그림 1] 3D 머신비전 적용 예시

전기/전자 분야 자동차 분야

*출처: LMI TECHNOLOGIES

■ 인공지능을 적용한 머신비전

■ 2D에서 3D로 확장된 머신비전

3D 머신비전 기술은 머신러닝, 딥러닝, IoT(Internet of Things), 빅데이터, 클라우드, 5G 등

ICT(Information & Communication Technology) 기술과 융합되면서 한 단계 더 발전하고

있다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)으로 머신비전은 전통적인 컴퓨터 비전을 보완하고

학습을 통해 수용 가능한 변형과 결함을 구별하기 시작하면서 기존 머신비전의 패러다임을 바

꾸고 있다. 딥러닝을 이용한 이미지 분석은 첨단 알고리즘을 기반으로 신뢰할 수 있는 이미지

분석 기능으로 기존 머신비전 기술의 복잡한 배경에서 비정형적인 불량을 검출하거나, 변형이

많은 복잡한 패턴을 정확하게 인식할 수 없다는 문제를 해결하고 있다. 딥러닝은 인간의 뇌구

조를 묘사한 뉴럴 네트워크에 기반한 학습기술로 알파고를 시작으로 대중에게 널리 인식되며

매우 다양한 분야에 활용/연구개발되고 있는데, 3D 머신비전 분야 역시 이러한 딥러닝 기술을

접목해 사용자의 판단을 최소화한 신뢰성 있는 검사기술 개발에 집중하고 있다.

머신비전은 2D의 한계를 극복하고자 점차 3D로 진화하고 있다. 기존 산업 현장에서는 2D 머

신비전 기술을 사용해 컨베이어 벨트 상의 부품 추적, 제품 간의 간격 측정을 비롯해 생산 양

산성을 개선하고 품질을 향상시키고 있는 경우가 대부분이었으나, 최근 증가하는 고객의 요구

와 치열한 글로벌 시장 경쟁에 대응하기 위해서는 3D 머신비전을 통해 새로운 차원의 생산성

향상이 요구된다.

3D 머신비전은 카메라, 레이저 스캐너 등 광학 센서를 활용해 영상 기반 대상의 3차원 형상

정보에 대한 데이터를 수집하고 분석을 수행하는 기술이다. 물체를 촬영하는 과정에서 영상

뿐만 아니라, 높이나 깊이 정보 등을 이용해 3차원 정보를 획득하는 방식이며, 이에 따라 획득

정보의 데이터가 많으며, 기존 2D 머신비전에 비해 시스템 복잡도가 높아진다. 하지만 대상의

입체적인 3차원 형상 정보를 사용할 수 있으므로 기존의 2D 머신비전에 비해 검사의 종류가

다양하며, 검사 기준 및 품목 등을 높일 수 있는 장점이 있다.

3D 머신비전

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■ 머신비전 산업의 특성

[그림 2] 머신비전 시장의 밸류-체인

*출처: Machine Vision Market, Markets and Markets, 2017

최근 3D 머신비전은 제품의 형상, 높이, 부피 등 3차원 정보의 검사 및 분석 등이 필요하고

효용 가치가 큰 제조업과 물류업 등을 중심으로 다양한 수요가 창출되고 있다. 기존 작업자의

육안 검사로 작업하던 제품의 수량, 정렬, 불량 확인 등의 제품 생산 공정에 3D 머신비전을

도입하면 월등한 속도와 정확도로 자동화할 수 있다. 스마트 매뉴팩처링 실현을 위한 자동화

및 자율화 시스템 중심의 스마트 팩토리 구축이 확산되면서 제품의 검수, 인식 등의 공정 자

동화에 최적화된 3D 머신비전의 도입 역시 증가 추세에 있다.

스마트 카메라와 같은 머신비전의 하드웨어 기술의 발전으로 머신비전 시장 범위가 점차 확대

되고 있는 추세이다. 제품의 품질 검사 및 공정 자동화에 대한 필요성 증가, 비전 가이드 로봇

시스템에 대한 수요 증가, 특정 용도의 머신비전에 대한 수요 증가 등에 의해 머신비전 시장

이 성장하고 있다. 3D 머신비전 산업의 특징은 총 4가지로 요약될 수 있다.

먼저, 3D 머신비전은 해당 시스템의 도입이 가장 활발히 발생하는 반도체, 전자, 자동차 등의

대규모 제조 분야 전방 산업이 국내 시장에 기형성되어 있으므로, 국내 시장 수요가 높은 산

업에 해당한다. 둘째, 저전력/경량화를 위한 첨단 하드웨어 제조기술, 고용량 데이터의 실시간

처리를 위한 영상 처리 기술, 딥러닝, 인공지능과 같은 데이터 처리 알고리즘 등 첨단 기술에

대한 의존도가 높은 기술 집약적 산업이다. 셋째, 머신비전의 적용이 필요한 현장 별로 최적화

된 맞춤형 솔루션을 제공해야 하며, 기존 현장의 생산성을 저해하지 않기 위한 고객의 요구

상항을 만족해야 하는 등 구매자 교섭력이 높은 산업에 해당한다. 마지막으로 적용된 기술 수

준에 따라 수행할 수 있는 작업의 난이도가 크게 달라지며, 충분한 기술력이 확보되는 경우

높은 수익 창출이 가능한 고부가가치 산업으로 볼 수 있다.

한편 3D 머신비전 산업의 Value Chain을 살펴보면, R&D, 구성요소 제조업체, OEM, 시스템

통합, 리셀러&배급업체, 최종 사용자와 같이 6가지의 주요 단계가 있다. Markets and

Markets의 Machine Vision Market(2017)에 따르면, 머신비전 산업의 Value Chain에서 가

장 중요한 부가가치를 창출하는 단계는 구성요소 제조업체와 시스템 통합으로 파악된다.

3D 머신비전

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Ⅱ. 심층기술분석

3D 머신비전 핵심기술은 영상 처리, 딥러닝 및 저전력 기술

영상 처리 기술은 컴퓨터를 이용하여 영상을 생성, 처리, 분석, 인식하는 영상과 관련된 모든 분야의

기술을 뜻하며, 3D 머신비전 기술의 첫 단계이다. 딥러닝은 산업 자동화 및 스마트 제조에서 머신비

전의 역할을 혁신시키고 있다. 저전력 기술은 머신비전의 데이터 처리를 위한 에너지를 감소시키고

빠르고 효율적인 소프트웨어를 위해 3D 머신비전에서 중요한 역할을 한다. 이러한 영상 처리, 딥러

닝 및 저전력 기술은 스마트 매뉴팩처링 실현과 소프트웨어 기술에 맞춰 지속적으로 발전하고 있다.

■ 3D 머신비전의 핵심기술: ① 영상 처리 기술

3D 영상 처리 기술은 기존 머신비전 시스템 개발의 연장선 상에서 지속적으로 발전하고 있다.

지금까지 다양한 구성요소의 시스템 가용성이 급진적으로 증가했으며 이러한 구성요소들은 로

봇 가이드, 고속 영상 촬영 및 표면 프로파일링과 같은 특정 애플리케이션 기반을 목표로 더

욱 정교해지고 있다. 3D 머신비전 시스템을 통해 원하는 기능을 구현하기 위해서는 카메라 시

스템으로부터 획득한 대상의 영상 및 형상 데이터로부터 사용자가 원하는 특성을 추출하는 과

정이 필요하다. 사용자가 원하는 목적에 따라 동일한 하드웨어 구성에서도 서로 다른 영상 처

리 기술을 적용함으로써 전혀 다른 목적의 머신비전 시스템 구성이 가능하다.

영상 처리 기술에는 기본적으로 이미지 합성, 변형, 영역 분할, 문자 인식 등의 영상 분석 알

고리즘과 깊이 데이터 분석을 위한 데이터 클러스터링 알고리즘 등이 활용되고 있다. 추가적

으로 영상 처리 기술은 평활화, 잡음 제거, 엣지 검출 등 필요 없는 데이터를 제거하거나, 필

요한 데이터를 개선하는 기술이 있으며, 개선된 데이터에서 점, 영역, 형태 등을 분석하고 추

출하는 과정을 거쳐 다양한 정보들과 사전 지식을 통해 영상을 인식하고 이해하는 과정을 거

친다. 이러한 영상 처리 기술은 다양한 분야에 응용 가능하며, 스마트 매뉴팩처링에서 3D 머

신비전에 접목시켜 제품 검사 및 불량 검출 또는 생산라인 모니터링 등을 제공할 수 있다.

3D 머신비전에 사용되는 영상 처리 기술은, 각 머신비전의 제조사 별로 자사의 머신비전 운용

을 위해 자체 소프트웨어로 제작되며, 독립적으로 제공하는 것이 일반적이다. 이러한 3D 머신

비전 소프트웨어는 대상의 영상과 형상 정보에 대한 편리한 분석을 위해 사용되며, 대상물의

위치 탐색, 치수 측정, 결함 검사, 정보 인식 등의 작업을 수행할 수 있다. 또한 적용 분야에

따라 로봇과 같은 기계 제어 기능과 결합되기도 하는데, 최근 해당업계에서는 로봇 제조업체

와 연계하여 실제 산업 현장에서의 작업과 연계할 수 있는 제어 기능을 포함해 자율화 로봇

솔루션 패키지를 공급하는 사례가 증가하고 있다.

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[그림 3] 3D 머신비전 소프트웨어 기능 예시

*출처: 한국지능기계(주)

■ 3D 머신비전의 핵심기술: ② 딥러닝

딥러닝은 산업 자동화 및 스마트 매뉴팩처링에서 머신비전의 역할을 혁신시키고 있다. 딥러닝

과 머신비전의 통합으로 머신비전 시스템은 제조 현장에서 다양한 상황에 자율적으로 적응할

수 있다. 이는 이전의 비용 효율성이 떨어지는 소프트웨어의 운영 효율성을 개선하고, 검사 프

로세스를 가속화하며 생산성을 향상시켜 머신비전의 가치를 크게 개선시키고 있다. 딥러닝 기

술을 이용하면 룰 기반 알고리즘으로 프로그래밍하기 어려운 비전 응용 소프트웨어를 해결하

고, 복잡한 표면 질감과 부품 외관의 변형이나 이상을 처리하며, 핵심 네트워크를 다시 프로그

래밍하지 않고도 새로운 예제에 적응할 수 있다. 이 기술은 기존 머신비전 시스템과 비교할

때 판단 기반의 부품 위치, 검사, 분류 및 문자 인식 문제를 효과적으로 처리한다.

딥러닝은 여러 비선형 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 학습 알고리즘의

집합으로 정의되며, 큰 의미에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야

이다. 딥러닝에서는 컴퓨터 모델이 직접 이미지, 텍스트 또는 사운드로부터 분류 작업 방법을

학습하며, 경우에 따라 사람의 인지능력을 뛰어넘는 높은 수준의 정확도에 도달하는 것이 가

능하다. 따라서 딥러닝으로 제품 결함에 대한 데이터를 수집하고 입력함으로써 자체적으로 학

습하고 스스로 개선하는 시스템을 통해 3D 머신비전의 정확도와 검사 프로세스 오류를 크게

감소시킬 수 있다.

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[그림 5] 딥러닝 기반 머신비전 솔루션 ‘비디 스위트‘ 시연 화면

*출처: 코그넥스

[그림 4] 딥러닝 기반 머신비전 학습 과정

*출처: 수아랩

일례로 코그넥스 사의 딥러닝을 접목시킨 머신비전 시스템의 경우, 대상 특징이 표시된 이미

지에 대한 딥러닝 기반 데이터 학습을 통해, 하나의 이미지에서 하나 또는 여러 개의 특징을

찾아 위치를 파악할 수 있으며, 노이즈가 많은 배경에 있는 심각하게 변형된 문자, 여러 개의

복잡한 물체 등 특징이 복잡한 개체에서도 주석이 있는 이미지를 인식하는 방식을 통해 위치

를 찾아 식별할 수 있다.

3D 머신비전

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한편 딥러닝 적용 시 빅데이터 처리 및 응용프로세스의 복잡도로 인해 머신비전 용량 증가 및

효율성 저하 문제가 나타날 수 있다. 따라서 실시간 처리가 필요한 머신비전에서는 더 적은 연

산량으로 추론/결과도출이 가능하도록 딥러닝 경량화 기술이 요구된다. 이러한 딥러닝 경량화는

모델 구조를 변경하거나 효율적인 합성곱 필터를 생성하고 경량 모델을 자동으로 탐색하는 기술

등 다양한 방법으로 연구되고 있다.

■ 3D 머신비전의 핵심기술: ③ 저전력 기술

■ 인공지능/딥러닝을 활용한 머신비전 개발 트렌드

머신비전에서 딥러닝을 활용한 영상 처리 기술을 제공하기 위해서는 에너지를 효율적으로 사

용하는 저전력 기술이 필요하다. 머신비전이 창출하는 가치는 영상 처리를 위해 소요되는 비

용보다 커야 하는 바, 머신비전에 딥러닝 활용이 경제성을 가지기 위해서는 저전력 기술을 통

해 에너지를 효율적으로 사용해야 한다. 나아가, 머신비전은 산업 현장에 설치되고 지속적이

고, 반복적인 작업환경에서 이용되는 것이 일반적으로, 효율적인 전원관리기술이 요구된다. 즉,

소비자가 머신비전을 활용해 스마트 매뉴팩처링과 같은 생산 자동화를 실현하기 위해서는 머

신비전의 저전력/효율적인 전력관리기술을 통해 올웨이즈온(Always-on) 기기로서의 성능 향

상이 필요하며 이를 위해 소프트웨어적인 접근과 더불어, 하드웨어적인 개선이 요구된다.

최근 제조 산업 현장에서는 머신비전과 딥러닝을 활용한 공정들이 빠르게 개발되고 있으며 일

부 산업에서는 이미 이러한 기술을 적용하여 제품을 생산 중에 있다. 기계의 눈이라고 할 수

있는 머신비전 기술은 주로 제조 라인에서 부품의 결함이나 불량을 검출하는데 활용되고 있는

데, 이러한 제품/품질검사 공정은 제조공정 중 자동화가 가장 늦게 이루어진 영역이긴 하나,

최근 머신비전, 특히 3D 머신비전의 발달과 함께 급속도로 자동화되고 있다.

특히 최근 개발 트렌드는 기존 센서와 머신비전 시스템에 인공지능 기술을 접목하는 방향이며

이를 통해 보다 정확하고 신속하게 제품의 결함과 불량을 검출할 수 있도록 한다. 머신비전

시스템에 딥러닝과 3D 기술이 통합된 3D 머신비전은 기존 머신비전의 단점을 개선하고 컴퓨

터와 카메라로 검사 가능한 범위를 확장시켜 4차 산업혁명시대에 그 활용도를 넓히고 있다.

기존 공정 설비는 이미 입력된 정형화된 프로세서만을 가지기 때문에 제품은 동일한 형태로

항상 정렬돼 있어야 하며 제품의 결함과 불량을 검출하는 요소는 미리 지정된 단순한 그레이

픽셀 기준 값으로 한정되었다. 그러나 4차 산업혁명시대는 스마트 매뉴팩처링을 선두로 공장

상황 및 제품 변화에 따라 능동적인 공장 설비 제어기술을 요구한다. 제품의 정량과 형상에

상관없이 로봇은 제품을 인식해 Pick & Place를 수행해야 하며 그레이 픽셀 기준 값으로 한

정된 값이 아닌 불량의 다양한 원인에 따라 기술자의 경험을 바탕으로 불량 선별을 요구한다.

이에 많은 머신비전 업체들이 3D 시스템, 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어, 협업 로봇과

의 연동 소프트웨어 개발에 집중하고 있다.

나아가, 이러한 인공지능과 접목한 3D 머신비전 기술은 레이저 스캐닝, 구조광 카메라 등 관

련 산업의 하드웨어 기술의 발전과 더불어 로봇 제어기술과 결합하여 자율 작업 로봇 솔루션

의 출시 및 수요 증대로 이어질 것으로 전망된다.

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현재 딥러닝이 적용된 머신비전은 전통적인 PCB 기판 검사를 포함해 반도체, 전기, 전자, 자

동차 분야와 같이 첨단 정밀 소재와 제품을 이루는 핵심 부품에 대한 외관 검사에 주로 사용

되고 있으나, 점차적으로 사람이 장시간 검사하기 어려운 라벨 품질 검사, 광학문자판독

(OCR), 바코드 판독 등에도 활용되고 있는 추세이다. 이에 따라 일반적인 제조업 이외에도 식

음료, 헬스케어, 우편 분류, 교통 등 비제조업의 광범위한 영역까지 그 활동 반경을 넓히고 있

다.

[그림 6] 다양한 산업분야로 확산되는 3D 머신비전 (예시: 식음료)

뚜껑 상태 확인 충진 레벨 검사

*출처: 코그넥스

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Ⅲ. 산업동향분석

3D 머신비전 시장, 2020년대부터 가파른 성장 전망

3D 머신비전 시장 중 스마트 카메라의 사용이 증가할 것이며, 스마트 매뉴팩처링의 가속화에 따라

그 적용과 규모가 확대될 것으로 예측된다.

■ 글로벌 3D 머신비전 시장의 성장 전망

BCC Research에 따르면, 2018년 세계 머신비전 시장 규모는 약 17,670백만 달러이며, 이

중 3D 머신비전 시장의 경우 2018년에는 3,343백만 달러 규모이고, 2024년에는 연평균

12.45%씩 성장해 6,760백만 달러에 도달할 전망이다. 향후 2D 머신비전 또한 3D로 대체되

면서 2024년에는 3D 머신비전이 전체 머신비전 시장의 약 21.7%의 점유율을 차지할 것으로

예상된다. 3D 머신비전 적용 분야 기준으로 자동차, 반도체 등 산업용의 경우 2018년 2,142

백만 달러 규모로 연평균 7.9% 성장률을 보이고 있으며, 비산업용의 경우 1,201백만 달러의

시장규모로 연평균 16.3%의 성장률을 보이며, 산업용 시장보다 빠르게 확대될 전망이다.

한편, 3D 머신비전 시장은 제품 기반으로 스마트 카메라와 PC 기반 시스템으로 분류된다. 이

와 같은 머신비전 시스템에서 가장 높은 비중을 차지하는 하드웨어는 카메라이다. Markets

and Markets(2018)에 따른 2022년 머신비전용 카메라 시장 규모는 전체 머신비전 시장의

절반 정도인 6,516백만 달러로 전망된다. 머신비전을 통한 검사는 시장의 성장에 많은 영향을

미치며, 제조 산업에서 사용이 증가됨에 따라 시장 규모가 점차적으로 더 증대될 것으로 예상

된다.

[그림 7] 글로벌 3D 머신비전 시장 규모

(단위: 백만 달러)

구분 2016 2017 2018 2019(E) 2020(E) 2021(E) 2022(E) 2023(E) 2024(E)CAGR

(2018~2024)시장규모 2,644 2,973 3,343 3,918 4,370 4,873 5,435 6,061 6,760 12.45%성장률 - 12.45% 12.45% 17.20% 11.53% 11.53% 11.53% 11.53% 11.53% -

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024

2,644 2,9733,343

3,918 4,3704,873

5,4356,061

6,760

*출처: “Machine Vision: Technologies and Markets”, BCC Research, 2019

3D 머신비전

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■ 국내 3D 머신비전 시장의 성장 전망

[그림 8] 글로벌 머신비전 시장, 하드웨어 규모

(단위: 백만 달러)

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

0

20162022

3,954

6,516

1,1641,701

685.2 904.5 668.21,037 858.2662.9 252.7212.2

카메라 광학계 프레임 그래버 프로세서 LED조명 기타*출처: Machine Vision Market, Markets and Markets, 2018

BCC Research에 따르면 국내 3D 머신비전 시장의 규모는 2018년도 2,441억 원이며, 2024

년에는 연평균 13.54%씩 성장해 5,228억 원에 도달할 전망으로, 스마트 매뉴팩처링의 가속

화에 따라 그 적용과 규모가 확대될 것으로 예측된다.

[그림 9] 국내 3D 머신비전 시장 규모

(단위: 억 원)

구분 2016 2017 2018 2019(E) 2020(E) 2021(E) 2022(E) 2023(E) 2024(E)CAGR

(2018~2024)시장규모 2,036 2,231 2,441 3,030 3,380 3,769 4,204 4,688 5,228 13.54%성장률 - 9.58% 9.42% 24.16% 11.53% 11.53% 11.53% 11.53% 11.53% -

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024

2,036 2,2312,441

3,030 3,3803,769

4,2044,688

5,228

*출처: “Machine Vision: Technologies and Markets”, BCC Research, 2019

3D 머신비전

12

Ⅳ. 주요기업분석

해외 기업이 시장을 선점한 가운데 국내 중소기업 중심으로 기술 경쟁력 확보 중

글로벌 해외 대기업들이 고가 제품을 중심으로 시장을 선점한 가운데, 국내 중소 규모의 기

업들 중심으로 해외 기업들과 기술제휴 및 자체 연구개발을 통해 기술 경쟁력을 확보 중이

다.

■ 세계 머신비전 주요 기업

3D 머신비전 시장에 참여하고 있는 해외 주요 업체로는 머신비전 분야 세계 1위 업체인

코그넥스를 비롯하여 SICK, Keyence, Basler 등이 있으며, 우수한 기술력을 바탕으로

고가 제품 시장을 선점하고 있다.

[코그넥스]

코그넥스(Cognex)는 1981년에 설립되었으며, 자동화 프로세스를 위한 머신비전 시스템, 소

프트웨어, 센서, 표면 검사 시스템, 산업용 ID 리더 등을 제조 및 판매하며, 딥러닝 기반의 산

업용 머신비전 분야에서 세계적인 선도 기업이다. 3D 머신비전 주요 제품은 구조광 카메라

‘3D-A5000’시리즈나 레이저 스캐닝 시스템 ‘In-Sight’,‘DS1000’,‘DSMax’등이

있다. 머신비전 전문기업 코그넥스는 2019년 10월에 국내 딥러닝 기반 인공지능(AI) 스타트

업 수아랩을 인수하여 기술경쟁력을 강화하였으며, 2020년 4월에는‘코그넥스 데이터맨

475V’를 출시하여, 생산속도 저하 없이 코드 인쇄 품질이 국제표준화기구(ISO)의 평가 표준

을 준수할 수 있도록 검증 기능을 구현하는 등 그 기술력을 과시하고 있다. 최근에는 가격 경

쟁력을 구비한, 산업용에서 사용되는 딥러닝 기반 스마트 카메라 ‘In-Sight D900’를 출시

한 것으로 파악된다.

[그림 10] 코그넥스의 주요 제품 (In-Sight 9000, DS1000)

*출처: 코그넥스

3D 머신비전

13

[Basler AG]

1988년 설립된 머신비전 솔루션 업체로 대량 생산 검사용 디지털 카메라 구성요소, 컬러 및

흑백 라인 스캔, 영역 스캔, 지능형 디지털 카메라 등을 제조 및 판매 중이다. 2016년부터

3D 머신비전 관련 제품을 생산하고 있으며, ToF 기반의 ‘Basler Blaze’와 ‘Basler

ToF’카메라 등이 있다.

[그림 11] Basler AG의 머신비전용 카메라

*출처: Basler AG

[Keyence]

1974년에 설립된 공장 자동화용 센서, 계측기 생산업체이며, 정밀제어계측 전문업체이다. 머

신비전용 카메라에서부터 조명, 렌즈 및 머신비전 시스템 데이터베이스에 이르기까지 머신비

전과 관련된 모든 제품을 판매 중이며, 주요 제품으로 ‘3D Vision’시리즈로 3D 머신비전

솔루션과 3D 머신비전 기반 로봇 제어 ‘3D VGR’시리즈 제품 등을 보유하고 있다. 스마트

매뉴팩처링의 변화 물결에 따라 불량분석 센서의 수요가 증가하고 있어, 이에 따른 매출이 증

가하고 있는 것으로 파악된다.

[그림 12] Keyence의 3D Vision 시리즈

*출처: Keyence

[SICK]

SICK는 1946년에 설립된 센서 솔루션 전문업체이며, 구조광, 레이저 스캐닝, ToF 등 거의

모든 방식의 3D 머신비전 솔류션을 취급하고 있다. 주요 제품은‘Visionary-B’,‘PLR’,

‘Ruller’, ‘Ranger’ 등이 있으며, 2019년에는 ‘Visionary T’인 3D 머신비전용 카메

라를 출시하여 머신비전 어플리케이션 관련 시장에서도 진출한 것으로 파악된다. 최근에는 기

존 안전스캐너 중 가장 크기가 작고, 지능형 알고리즘을 사용해 물체 식별을 용이하게 한

NanoScan3를 출시하였다.

3D 머신비전

14

■ 국내 머신비전 주요 기업

국내 3D 머신비전 시장의 경우 대기업보다는 중소기업의 참여가 활발한 것으로 파악되며,

비상장업체로는 앤비젼, 다트비젼, 화인스텍 등이 있으며, 코스닥 상장업체로는 라온피플,

브이원텍, 인텍플러스가 대표적이다. 이들 업체들은 해외 대기업들과 기술 제휴 및 자체 연

구개발을 통해 3D 머신비전에 대한 기술 경쟁력을 강화하고 있다.

[그림 13] SICK의 NanoScan3

*출처: SICK

[앤비젼]

앤비젼은 2003년에 설립된 비전 검사 솔루션 제공 업체이며, 머신비전과 관련된 제품과 엔지

니어링 컨설팅 및 기술지원 서비스를 제공하고 있다. 동사의 판매제품은 제조 산업에서 형상

및 결함 추적과 표면 검사, 색상 검사 등에 사용된다. 한편, 기술경쟁력 확보를 위해 품질관리

및 검사 측정을 위한 고정밀 광학 센서를 설계 제조하는 핀란드 Focalspec과 협력 관계에 있

다. 최근에는 XGS 센서 기반 Huaray 8M, 12M 카메라로 수치 측정과 같은 애플리케이션에

활용 가능한 제품을 출시하여 합리적인 가격과 높은 성능을 확보하였다.

[그림 14] 앤비젼의 XGS센서 기반 Huaray 카메라

*출처: 앤비젼

3D 머신비전

15

[다트비젼]

다트비전은 1997년에 설립되었으며, 반도체, 디스플레이, 모바일 및 제조업과 다양한 분야에

서 머신비전 솔루션을 공급하고 있으며, 머신비전 관련 제품을 생산하는 기업이다. PC비전과

스마트카메라의 장점을 통해 스마트 임베디드 비전 솔루션을 출시하였다. 주요 제품은 임베디

드 비전 개발용 키트 Basler dart BCON for MIPI 카메라 키트와 산업용 초분광 카메라

‘SPECIM FX 10’등이 있으며, Balser의 3D 카메라 제품 라인을 수입하여 판매하고 있다.

[화인스텍]

화인스텍은 2009년에 설립하였으며, 반도체나 전기 전자 분야, 자동차 생산에 사용되는 머신

비전 시스템의 카메라 및 렌즈, 프레임그래버 등을 취급하는 기업이다. 일본 카메라 전문기업

SENTECH과 덴마크 JAI, 미국 FLIR 등 15개의 머신비전 기업 제품의 수입 및 대리판매를

진행 중이다. 2019년에는 수아랩과 파트너 협력을 맺어 머신비전 분야에 특화된 딥러닝 검사

소프트웨어를‘SuaKIT’공급받고 있다.

■ 국내 머신비전 관련 코스닥 기업

[라온피플]

2010년에 설립된 인공지능 기반 머신비전 전문회사 라온피플은 AI 머신비전 사업에서 하드웨

어 및 소프트웨어 인공지능 솔루션을 국내 독자 기술로 개발 및 상용화하였다. 현재 3D 카메

라/스캐너, 열화상 카메라 등 다양한 카메라 및 부속 제품 관련 사업을 영위 중이며, 최근에는

AEEDE-Dubai2020 전시회 참가로 AI 덴탈 솔루션으로 덴탈 사업을 본격화하였다. 해당 솔

루션은 두부 이미지 분석에 필요한 랜드마크를 자동화하여 교정 시뮬레이션을 나타내고 교정

진단을 가능케 하는 분석 소프트웨어로서 해외에서 지속적인 관심을 보이고 있는 것으로 파악

된다. 최근 일본업체와 공급계약을 맺어 이에 따른 매출이 발생하고 있는 것으로 파악되어, 사

업 확장이 기대된다.

[그림 15] 라온피플의 대표적인 덴탈 솔루션 Laon Ceph

*출처: 라온피플

3D 머신비전

16

[그림 16] 라온피플 주가추이(2019년~2020년 6월) 및 주요 재무현황/분석

(단위: %) 2017년 2018년 2019년

매출액증가율 57.9 14.1 41.4

매출액영업이익률 26.4 28.4 26.7

매출액순이익률 24.1 28.7 27.4

부채비율 19.3 12.0 4.6

재무

분석

* 카메라 고도화에 따라 관련 모듈 검사기의 수요가 증가, 외형 전년 대비 성장

* 공장 자동화로 인한 수요 확대로 매출 신장 전망

*출처: Kisvalue, NICE평가정보 재가공

[브이원텍]

2006년에 설립되었으며, 비전 제어 및 화상처리 알고리즘 노하우를 활용하여 각 생산라인에

최적화된 비전검사장비를 개발하는 업체이다. 주요 개발품으로는 디스플레이 조립라인에 사용

되는 중형 POL 검사기, 3.5 Sec COG 본더, 고속 압흔검사기, 대형 TAB/PCB 본더 비전시스

템, BLU 검사기, 3D POL 부착 및 검사 비전시스템, LCD/OLED 압흔검사기 등이 있으며, 이

차전지의 검사시스템 및 미세먼지 측정기 등의 연구개발을 통해 사업을 다각화하고 있다. 이

차전지 검사시스템의 경우, 최근 국내 대기업과 공급계약을 체결한 것으로 확인된다.

3D 머신비전

17

[그림 17] 브이원텍 주가추이(2019년~2020년 6월) 및 주요 재무현황/분석

(단위: %) 2017년 2018년 2019년

매출액증가율 60.5 41.6 -51.5

매출액영업이익률 40.3 29.0 18.2

매출액순이익률 28.7 28.3 25.3

부채비율 4.37 6.5 6.9

재무

분석

* 전방 산업 부진으로 주력제품 수주가 부진하며 전년대비 매출 큰 폭 감소

* 국내 디스플레이 업체의 투자 확대 기대되나, 글로벌 경기부진으로 매출 회복세는 제한적

*출처: Kisvalue, NICE평가정보 재가공

[인텍플러스]

머신비전에 기반을 둔 반도체 외관검사장비 전문 개발업체로 1995년에 설립되었다. 플립칩

구조의 반도체 패키지 범프 검사장비를 상용화한 이후 지속적인 연구개발로 2D/3D의 고속 검

사기술을 확보하고 있으며, 이를 바탕으로 LED, LCD 및 OLED의 디스플레이용 외관검사장비

도 상용화하였다. 최근에는 파우치 타입의 이차전지 배터리 외관 검사장비를 개발한 것으로

파악된다.

3D 머신비전

18

[그림 18] 인텍플러스 주가추이(2019년~2020년 6월) 및 주요 재무현황/분석

(단위: %) 2017년 2018년 2019년

매출액증가율 45.3 -33.7 148.8

매출액영업이익률 2.2 -47.6 11.6

매출액순이익률 0.9 -42.1 13.6

부채비율 91.7 83.9 72.1

재무

분석

* 전방 산업 다변화되며 전년 대비 급격한 매출 성장세 보임

* 글로벌 경기 부진에도 견조한 수주 지속, 고객사 추가 등으로 매출 성장세 지속 전망

*출처: Kisvalue, NICE평가정보 재가공

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