산업 부문 선도기업인 지멘스(Siemens)는 NVIDIA Omniverse의 3D 합성 데이터 생성으로 결함 감지 모델의 개발을 가속화하고 있습니다. 이는 디지털 트윈의 고도화를 목표로 하는 산업 메타버스를 위한 파트너십 확대에 따른 제조 분야의 최신 발전 중 하나입니다.
지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator)와 NVIDIA Omniverse플랫폼은 소프트웨어 정의 AI 시스템을 엣지에서 클라우드까지 연결하는 완전한 설계 충실도의 라이브 디지털 트윈을 가능하게 하는 연결을 구축하고 있습니다.
유럽 최대의 산업용 제조기업인 지멘스는 움직이는 부품을 많이 관리하기 때문에, AI 기반 결함 감지로 품질 보증과 수율을 대규모로 개선할 수 있죠.
그러나 AI 모델을 구축하려면 막대한 양의 데이터가 필요하며, 결함을 감지하기 위한 모델을 훈련하기 위해 레이블이 지정된 데이터 세트를 생성하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 프로세스입니다. 많은 경우, 이러한 데이터는 결함의 모든 유형이나 위치를 포함하지 않을 수 있습니다.
이에 따라, 지멘스는 합성 데이터 생성을 위해 아마존 G5(Amazon G5) 인스턴스에서 실행되는 NVIDIA Omniverse Replicator를 활용하기 시작했으며, AI 모델 개발 시간을 ‘몇 개월’에서 ‘며칠’로 단축했습니다.
합성 데이터는 모델 개발을 가속화하고 있는데요. 독일 기업 페스토(Festo)의 로봇 팔 작업부터 합성 데이터를 사용해 패키지를 식별하기 위해 로봇을 훈련시키는 아마존 로보틱스(Amazon Robotics)의 노력에 이르기까지, 다양한 데이터 세트를 강화하고 있습니다.
지멘스에서 합성 데이터 생성은 단순한 결함 감지를 넘어 빈 피킹(bin picking) 로봇, 안전 모니터링, 용접 및 배선 검사, 부품 검사 키트를 포함한 다양한 영역으로 확장 사용되고 있습니다.
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)의 고급 로봇 시뮬레이션 디렉터인 알렉스 그린버그(Alex Greenberg)는 “보유한 합성 데이터가 우수할수록 필요한 실제 데이터가 줄어듭니다. 실제 데이터 수집은 번거롭기 때문에 정확도를 희생하지 않으면서 가능한 한 데이터를 줄이는 것이 좋습니다”라고 말했습니다.
모션 제어 장치 검사
지멘스 모션 제어 사업부는 전 세계적으로 30,000개 이상의 고객사를 위해 인버터, 드라이브 컨트롤러, 모터 등을 생산합니다. 독일 에를랑겐에 소재한 전자부품 제조업체인 GWE는 합성 데이터 생성을 위한 맞춤형 방법과 다양한 모드를 활용하여 결함 감지를 위한 AI 기반 컴퓨터 비전을 연구하고 있습니다.
그러나 일반적인 합성 데이터 생성 방법은 일부 사용 사례에서 프로덕션에 바로 사용하기에는 충분하지 않아 몇 달이 소요될 수 있는 실제 데이터 수집과 레이블 지정이 필요했습니다.
GWE는 데이터 세트를 생성하는 더 나은 방법을 찾기 위해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어와 손을 잡았습니다.
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 고급 로봇 시뮬레이션 책임자 잭 맨(Zac Mann)은 “많은 산업 사용 사례에서 제품들이 빠르게 변화하고 있습니다. 재료도 빠르게 변화하고 있습니다. 엔드포인트 엔지니어의 많은 노하우 없이 빠르게 자동화해야 합니다”라고 말했습니다.
PCB 결함 찾기
GWE의 과제는 신제품과 생산 라인의 확장 초기에 결함을 발견하는 것입니다. 훈련 데이터 세트를 향상시키기 위해 실제 오류가 발생하기를 기다릴 수는 없기 때문이죠.
인쇄 회로 기판(PCB)의 결함을 찾는 한 가지 중점 영역은 구성요소에서 떨어져 있는 부착된 방열판으로 열을 빠르게 전달할 수 있도록 PCB의 일부 구성요소에 적용되는 열 페이스트를 검사하는 것입니다.
PCB 결함을 찾기 위해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 팀은 Omniverse Replicator로 구동되는 합성 데이터에 의존하는 또 한 가지 방법을 찾았습니다.
맞춤형 3D 파이프라인을 구축하고 가상 세계를 시뮬레이션하기 위한 플랫폼인 Omniverse를 통해 지멘스는 RTX 기술 기반 물리 렌더링과 재료를 통해 시나리오와 훨씬 더 사실적인 이미지를 쉽게 생성할 수 있게 됐죠.
이에 따라, 지멘스는 개발을 보다 빠르고 원활하게 진행함으로써 시뮬레이션과 현실의 격차를 좁힐 수 있었다고 합니다.
GWE의 전자제품 자율 제조 시스템 글로벌 책임자 막시밀리안 메츠너(Maximilian Metzner)는 “NVIDIA Replicator와 지멘스 SynthAI 기술을 사용하면, 제품과 생산 리소스의 디지털 모델과 통합된 훈련 파이프라인을 사용하여 사실적인 이미지 세트를 절차적으로 생성하여 즉시 사용할 수 있는 모델을 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 AI 검사 모델의 설정 시간을 5배 단축하고 견고성을 크게 향상했습니다”라고 말했습니다.
SynthAI로 무작위화 활용
GWE 엔지니어는 이제 PCB의 3D CAD 모델을 지멘스의 SynthAI 툴로 가져올 수 있습니다. SynthAI는 AI 모델 훈련을 위한 데이터 세트를 구축하도록 설계됐습니다.
SynthAI는 Replicator를 통해 강력한 무작위화 기능을 활용하여 결함의 크기와 위치를 조정하고 조명, 색상, 질감 등을 변경하여 강력한 데이터 세트를 개발할 수 있습니다.
Replicator로 데이터가 생성되면 초기 훈련을 위한 결함 감지 모델을 통해 실행할 수 있습니다. 이를 통해 GWE 엔지니어는 모델을 빠르게 테스트하고 반복할 수 있으므로 시작하는 데 적은 양의 데이터만 필요합니다.
그린버그는 “이를 통해 설계 단계 초기에 가시성을 확보하고 출시 기간을 단축할 수 있으며, 이는 매우 중요합니다”라고 말했습니다.
NVIDIA Omniverse Replicator를 지금 사용해보세요.