터뷰

머신비전 시장 동향/(1)라온피플 “빠르고 정확한 토탈 솔루션을 제공할 수 있는 것이 가장 큰 경쟁력” 최교식 기자 2020-09-28 14:00:56

 

라온피플 김명균 상무(사진. 여기에)

 

Q. 라온피플은 왜 머신비전에 집중하나?

A. 머신비전이라는 것은 다양한 분야에서 사용될 수 있는 기술이다. 우리가 머신비전하면 단순히 비전 카메라와 비전 소프트웨어, 자동화된 생산시설들을 먼저 떠올리기 때문에 산업용에 국한해서 생각하기 쉽다. 머신비전의 정의는 이미지를 캡처하고 프로세싱하는 기능을 실행하는 장치(하드웨어) 및 소프트웨어의 조합으로 이루어진 모든 산업, 비산업 어플리케이션이다. 사람이 인지하고 판단하는 기능을 하드웨어와 소프트웨어의 시스템이 대신 처리하는 기술이다. 산업용으로만 너무 치우쳐서 생각할 필요는 없다고 본다.

 

우리 라온피플은 올해로 설립 11년 차가 되는데, 설립 초기부터 영상기술(비전기술)을 바탕으로 한 제품개발을 했다. 처음 시작할 당시에는 시장에 머신비전 업체가 많지 않고 우리가 하는 기술과 맞는 부분도 많아서, 가능성이 높겠다고 판단을 했다. 현재까지 오면서 개발된 제품들이 산업용에 많이 포지셔닝을 하고 있지만, 최근에는 의료, 교통, 스마트팜 등 여러 분야로 활발하게 확장이 진행되고 있는 상황이다.

 

머신비전에 집중하는 이유는 우리 라온피플이 제일 잘 할 수 있는 기술이기 때문이다. 그리고 다행히 스마트 팩토리와 같은 현재의 트렌드와도 맞기 때문에 기회는 많은 것 같다. AI 기술 들어오면서 훨씬 더 시장이 커졌다. 머신비전은 현재 산업 트렌드와 미래 유망한 여러 분야에서도 반드시 필요한 기술이 됐다. 이런 측면이 우리가 머신비전에 집중하는 이유다.

 

Q. 스마트 팩토리에서 왜 머신비전이 중요한가?

A. 머신비전은 스마트 팩토리에서 필수적인 요소다. 머신비전을 통해 자동화된 생산라인 모든 부분에서 많은 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 제품을 평가하고, 다양한 결함을 판별하게 된다. 머신비전을 통하여 수집된 데이터를 바탕으로 효율적인 생산 방식에 대한 기준을 만들 수 있으며, 관련된 다양한 장비들의 생산성을 최대화시킬 수 있는 방안들을 만들 수 있게 된다.

 

스마트 팩토리에서의 머신비전은 과거의 단순한 데이터 수집 및 분석을 넘어서, 수집된 데이터를 가공하고 재해석해서 전체 공정을 개선하는 데 중추적인 역할을 한다.

최근의 급성장하고 있는 AI 기술과 융합되면서, 스마트 팩토리에서의 머신 비전의 활용도 및 역할은 더욱 높아지고 있다.

 

Q. 머신비전 매출비중은 제조용과 비 제조업용으로 나눌 때 어떻게 되나?

A. 지금은 88% 정도가 산업용 매출이다. 그런데 2년여 전부터 AI와 관련해서 교통 분야나 정부지원 사업들이 많이 생기고 있다. 스마트팜이라고해서 농업이나 가축, 농장 분야도 기존의 생산방식을 바꾸려고 하는 부분이 많이 있고, 정부지원 과제들을 많이 하고 있다. 실제로 농작물을 재배할 때 농작물이 병충해에 걸렸나 안 걸렸나, 돼지 양계는 전염병 때문에 많이 폐사하는데, 그런 병충해나 질병, 크고 있는 과정들을 데이터베이스화하는 거다. 실제로 농작물이나 가축이 이상한 행동패턴을 보인다, 열이 난다 이런 걸 가지고 판단을 해준다.

 

Q. 그렇다면 장기적인 비전에서 산업용뿐만이 아니라, AI가 적용될 수 있는 모든 분야가 라온피플의 타깃 시장이 되는 건가?

A. 그렇다. 시장이 있는 분야에는 모두 들어가고자 한다.

 

Q. 라온피플은 회사소개를 할 때 항상 AI를 전면에 내걸고 있다.

A. 소프트웨어를 만들어서 장비에 넣어서 공급할 수 있는 업체들은 많이 있다. 머신비전 업계를 선도하는 기존의 업체들은 기득권이 있다. 그런데. AI를 접목 안 하고 기존에 하던 대로 한다고 하면 그 기득권은 오래 못 갈 거다. 하드웨어나 소프트웨어 기술은 기본이기 때문에, 우리가 이걸 안 한다는 게 아니라 기본은 얘기할 필요가 없다. 새로운 기술을 접목해서 새롭게 만드는 게 필요하기 때문에, AI에 집중하는 것뿐이다.

 

Q. AI가 적용되어 있는 하드웨어로는 어떤 것들이 있나?

A. 엣지 디바이스라고 해서 스탠드얼론 형태의 스마트 카메라가 많이 있다. 장비에 들어가는 카메라도 있고 스마트팜에 들어가는 카메라들, 교통 분야에 들어가는 카메라들 이런 것들은 거의 카메라 단에서 다 해결을 해줘야 된다.

산업용은 정확도가 99.9%가 나와야 되기 때문에 훨씬 더 시간이 많이 걸린다. AI를 접목하는 부분이 비 산업용쪽이 훨씬 더 빨리 갈 수 있다. 왜냐면 99.9%가 필요 없기 때문에. 우리가 AI를 하는 건 사람을 빼서 좀 더 효율적인 일을 하게 하기 위해서다. 95%나 99%나 사람이 들어간다고 하면 의미가 없다. 그래서 산업용은 훨씬 더 어렵고 업체들이 고민하는 부분이 많이 있다.

 

그래서 0.01%도 잡아줘야 하는 게 산업용이기 때문에 작년, 재작년까지 이런 문제 때문에 많이 어려웠는데, 최근에는 많이 업체들이 우호적으로 됐다. 왜냐면 AI가 대세라는 걸 알기 때문에. AI를 하게 되면 확실히 이점이 드러나게 되기 때문에, 우리와 많이 협업하려고 한다.

 

Q. 4차산업혁명에서 머신비전 없이 안 된다고 했는데, 머신비전 시장규모를 어느 정도로 추정하나?

A. 스마트 팩토리는 정부에서 지원하는 사업이고, 거기에 머신비전은 당연히 필요한 거고, 플러스 정부주도 사업들이나 업체에서 하는 것들이 대부분 AI 베이스기 때문에, 앞으로 훨씬 더 많이 머신비전 기술이 필요해질 것이다.

 

중요한 건 국내 머신비전 시장의 규모가 어느 정도인지 보다는, 스마트 팩토리 및 AI 비전 기술과 맞물려서 시장이 지속적으로 성장하고 있다는 것이다. 여러 자료에 따르면 국내 머신비전 시장은 2022년 9억 2,160억 달러로 전망되고 있다. 2016년 5억 8,930만 달러에서 연평균 성장률이 7.74%로 증가하고 있다고 보고됐다. 꾸준한 성장이 지속될 것으로 예상하고 있다는 의미로 해석할 수 있다. 다만, 정량적인 숫자 부분에서는 이견이 있지 않을까 싶다.

 

시간이 지날수록, AI 기술 및 하드웨어 기술을 포함한 다양한 솔루션을 겸비한 업체들이 좋은 경쟁력을 가지게 될 것이고, 이런 업체들이 최종적으로는 살아남을 것으로 본다. 현재는 내실을 다지면서 변화하는 기술을 적극적으로 수용하고 대처하는 노력이 필요할 것 같다.

 

Q. 라온피플 내에서도 머신비전 비중이 늘어나고 있나?

A. 전체 AI 매출에서 머신비전 비중이 아직까지 크진 않은데, 머신비전 비중 자체는 작년대비 2배로 늘어날 것이다. 2016년에 NAVI AI라는 AI 소프트웨어를 개발했는데, 그때는 업체에 프로모션을 가면 귓등으로도 안 들었다. 왜냐면 고객의 불량을 가지고 학습을 시켜서 데이터베이스를 만들어줘야 하고 “이 불량들을 무조건 다 드러내” 이런 식으로 AI에게 학습을 시켜줘야 하는데 업계에서는 이런 부분에 대한 이해가 쉽지 않았기 때문이다. 그런데 작년 들어오면서부터 업체의 자세가 바뀌었다.

 

예전에는 업체의 자세가 10% 정도 호의적이었다고 하면 지금은 20% 정도 호의적으로 됐다. AI 기술이 바뀐 거다. 예전에는 고객사가 불량을 오픈해주면 우리가 그걸 우리 툴에서 학습을 시켜서 이런 비슷한 불량들은 불량으로 빼서 양품으로 걸러줄게, 양품이 뭔지 확인해 줄게 이렇게 했었는데, 기술이 발전이 돼서 고객들이 불량을 오픈하기 싫어하니까 “양품만 줘 봐, 양품을 보고 여러 가지를 학습을 시켜서 이것과 다른 것들은 다 불량으로 걸러 줄게.” 이런 상황이 된 거다. 그러면 양품으로 쓸 수 있다. 양품만 봐 가지고 다른 걸 다 불량으로 걸러내면 불량률이 너무 높아지고, 멀쩡한 것도 버리게 될 수 있다. 그러면서 업체들이 많이 누그러졌고 시대도 AI로 가는 부분들이 많아졌고, AI 업체들도 많이 늘어났다. 업체들이 늘어나니까 대기업들도 인식이 바뀌고 있다. 대기업들이 느리긴 하다. AI를 적용했다가 라인이 서게 되면 담당자 자리가 위태로워질 수 있으니까 적용하기가 힘들기 때문이다.

 

그런데 현재는 업체들도 많이 좋아졌다. 올해 우리 쪽으로 문의 들어오는 걸 보면 어려운 것들을 다 들고 들어온다. 규모의 경제가 필요한데 물량이 많아서 할 수 있는 부분이면 우리도 적극적으로 지원하는데, 대부분 가져오는 건 어려운 것들이다. AI가 모든 걸 해결해주지는 않는다. AI는 단지 잘 활용하면 예전보다 훨씬 좋아지는 거지, “이걸 쓰면 다 돼요.” 이건 아니다. 잘 쓰면 좋은 툴인 거다. 쓰는 사람이 어떻게 쓸 거냐 이게 중요하다. AI 기술을 공급받는 업체들이 적극성을 띠어야지 가능한 부분이 많다. 그런데 최근에는 과거에 비해 훨씬 적극성을 띠고 있어서 내년 정도면 시장이 훨씬 더 좋아질 걸로 보고 있다.

 

Q. NAVI AI는 몇 가지 툴이 있나?

A. OCR 이런 것들은 기본적으로 가지고 있고, 학습하는 툴인 트레이닝 툴, 불량의 위치를 판독할 수 있는 툴, 불량의 종류를 판독하는 툴, 분류해주는 툴, 양품을 가져다 놓고 학습시켜서 불량을 걸러내는 툴 등이 있다. 이런 것들은 툴이다. 툴이라는 것은 사용자들이 가져다 쓰는 거다.

 

그런 거 말고 PCB 쪽은 자체 솔루션이 있어서 고객이 학습을 안 하고 그냥 쓰면 된다. 미리 학습시켜놓은 솔루션이다. 기본적인 데이터베이스를 많이 확보한 솔루션이 있는데, PCB 쪽이나 물건을 분류하는 물류와 웨이퍼 쪽은 패키지로 공급하고 있다. 그리고 일부 X-Ray와 관련된 패키지도 있고 장비솔루션도 있는데, 이건 특화된 거라서 업체들과 많이 협의를 해야 된다. 스마트폰에 들어가는 PCB, 태블릿에 들어가는 PCB 등에 특화된 솔루션들이 많이 있다.

 

Q. NAVI AI는 학습을 시킬 때 샘플이 어느 정도 있어야 되나?

A. 샘플은 많이 없어도 된다. 몇백 개 단위면 된다. 샘플이 몇만 개라도 학습시키는 데 시간이 많이 걸리지는 않는데, 학습한 데이터 몇만 개를 구하는데 시간이 많이 걸린다. 그렇기 때문에 종류별로 불량을 다 만들어주면 좋은데 힘들다. 불량이 언제 나올지도 모르고, 그들이 불량의 종류를 다 들고 있는 것도 아니다. 불량은 되게 적다. 1PPM, 100만 개 중의 한 개, 이건 불량이 안 나온다. 불량이 나와도 A라는 불량, B라는 불량, 불량이 수십 가지가 나올 수 있는데, 어떤 한 가지만 계속 나올 수 있고, 또 D라는 불량은 안 나올 수 있다. 그러면 D는 못 잡는다. 불량 수량이 적고 양품을 가지고 불량을 걸러낼 수 있는 기술이 필요하다.

우리는 PoC 일주일 하고, 한 달 내에 할 수 있을지 결과를 볼 수 있다.

 

Q. NAVI AI도 인라인에서 OCR을 판독할 수 있나?

A. 판독할 수 있다.

 

Q. 라온피플 머신비전 제품군에 대해 간단한 설명을 부탁한다.

A. NAVI AI라는 AI 솔루션이 있고 그 밑에 패키지 솔루션, 그 밑에 특화된 부분에서는 장비 솔루션을 가지고 있고, 카메라는 25메가, 50메가, 150메가 등 고해상도 카메라가 많이 있고 저가 카메라도 해상도별로 있다. 우리 라온피플은 장비에 들어가거나 우리 솔루션에 필요한 건 다 만들어서 쓴다. 카메라 가격이 싼 것도 있고 비싼 것도 있는데 우리 걸로 가져가면 협상하기가 쉬워진다. 거기에 맞게 최적화할 수도 있고.

 

LPMVC-CXP25M-V / LPMVC-CXP50M/ LPMVC-CXP151M(사진. 라온피플)

 

최근에 스마트팜하면서 필요한 것들이 있어서 열화상 카메라의 라인업을 확대했다. 앞으로 비대면 열화상 카메라 사업도 적극적으로 전개해 보려고 한다.

 

 

LC-TC2000 / LC-TR2000(사진. 라온피플)

 

우리 머신비전 제품군은 크게 NAVI AI 솔루션/ 자동화 검사 장비, 산업용 카메라 제품군, 바코드 및 OCR, 스마트 카메라 제품군, AI가 탑재된 엣지 디바이스 제품군으로 나눌 수 있다.

NAVI AI, 솔루션, 자동화 검사 장비에는 데이터 학습을 위한 전용 툴인 Trainer와 단일 물품 위주로 Classification, 고속 양불 판정, 고속 물체 분류를 하는 Mercury, 다품종 물품에 적용되어 Detection, 패턴매칭, 물체 위치 검출, 카운팅을 하는 Venus, Segmentation, 비정형 크랙, 결함, 훼손, 얼룩 등 다품종 결함을 검출하는 Mars, 고속의 오류 판정 알고리즘, 양품 이미지만을 이용한 불량 검출 툴(Unsupervised Learning 제품)인 Jupiter, PCB, 웨이퍼, 물품 분류 솔루션인 솔루션 제품군, AI 검사 방식에 최적화된 고정밀 검사 장비를 설계할 수 있고, 마이크로미터(μm) 수준의 광학계를 통해 미세한 불량도 검출해 낼 수 있는 자동화 검사 장비가 있다. 라온피플의 AI 자동화 검사장비는 인라인 공정에도 적용할 수 있으며, 고객의 요구사항에 따른 어떠한 분야라도 최적의 형태로 공급이 가능하다.

 

AVVI AI 툴(사진. 라온피플)

 

산업용 카메라 제품군에는 VGA ~ 151M Pixel 해상도까지 지원되는 제품이 있다. 산업용 카메라는 해상도, 속도, 가격에 따른 적합한 제품 선택할 수 있도록 구성이 되어있고, 이외에 열화상 제품도 라인업을 구성해 놓은 상태(Only 열화상 제품, 듀얼 카메라(열화상+칼라 카메라, Tablet 형태 제품 등)다.

바코드 및 OCR, 스마트 카메라 제품군은 해상도 및 성능, 기능에 따라 제품군이 구성되어 있다.

AI가 탑재된 Edge 디바이스 제품군에는 스마트 CCTV(이상 행동, 위험 지역 출입 감지 등), 스마트 보행(교통량에 따른 횡단보도 컨트롤, 무단횡단 감시 등), 스마트팜(병충해, 발육 상태 체크 등) 등이 있다.

 

AI가 탑재된 Edge 디바이스 CCTV인 LPGR-100C(사진. 라온피플)

 

Q. 라온피플도 커스터마이징을 많이 하나?

A. 대부분이 커스터마이징이다. 패키지 솔루션도 있고, 장비도 있고, 툴도 있는데, 기본 베이스를 90% 만들어 놓으면 나머지는 다 커스터마이징이다. 우리 솔루션이 의뢰하는 업체에 맞나 안 맞나를 검토하는 기간이 일주일 정도 걸린다. 웬만하면 다 커스터마이징이라서 시간이 많이 걸리기 때문에, 시간을 줄이기 위해 웬만한 기능은 다 넣어 놓는다. 커스터마이징을 줄이는 게 중요하다.

 

Q. 라온피플은 물류 시장에서는 못 본 것 같다.

A. 일부 바코드나 OCR 기술이 특화된 기술이 모 경쟁사에 비해 아직 준비가 덜 되어있다. 시장을 만드는 게 어려운 거지, 만들어진 시장에 들어가서 경쟁하는 건 가능하다.

 

Q. 라온피플에도 스마트카메라 종류가 많던데, 어떤 것이 가장 많이 나가나?

A. 지금은 50메가급이 많이 나간다.

 

LPMVC-CXP50M(사진. 라온피플)

 

Q. 카메라 인터페이스는?

A. 카메라는 각 카메라에 맞게끔 인터페이스가 따로 있다. 해상도 150메가 이런 큰 카메라들은 뒷 단의 데이터를 보낼 수 있는 능력이 좋아야 되니까 USB나 이런 건 턱도 없고 CoaXPress 이런 걸로 해줘야 데이터를 많이 올릴 수 있다. VGA 2메가급 이런 것들은 데이터가 적으니까 USB나 GigE 이런 것들을 써도 되는 거고 용도에 따라 달라진다. 인터페이스는 그렇게 크리티컬한 부분은 아닌 것 같다.

 

Q. 머신비전 업계에서 라온피플은 어떤 경쟁력을 지니고 있나?

A. 라온피플은 2016년 국내 최초로 출시된 인공지능 비전 검사 소프트웨어 NAVI AI로 제조 공정을 혁신할 수 있게 꾸준히 노력하고 있으며, 각 산업에 특화된 AI 검사 솔루션 패키지와 2D/3D 카메라, 스마트 카메라, 바코드 제품 그리고 열화상 카메라, 장비 솔루션까지 다양한 머신비전 제품을 환경에 맞게 사용할 수 있도록 선택의 폭을 넓혀 오고 있다. 제조 환경에 최적화된 머신비전 카메라와 NAVI AI 기술로 양품/불량 이미지를 학습하여, 자동으로 비정형 불량을 검출하고, 유형별로 분류도 가능하게 하고 있다.

 

또한 반도체/디스플레이 뿐만 아니라 식음료, 의료, 교통 등의 다양한 분야에 대한 노하우와 솔루션을 가지고 있다. 빠르고 정확한 토탈 솔루션을 제공할 수 있는 것이 우리 라온피플의 가장 큰 경쟁력이라고 할 수 있다. 단품사업은 오래 가지 못한다. 컴포넌트로 들어가면 금방 바뀔 수 있다. 이건 비단 산업용뿐만이 아니라 다 마찬가지일 것이다.

 

Q. 라온피플이 최근에 집중하고 있는 어플리케이션으로는 어떤 게 있나?

A. 최근에 산업용 외에 덴탈, 교통을 많이 했고 스마트팜 분야에도 많이 들어갔다. 정부주도의 국책과제들이 많이 있고, 최근에는 또 뉴딜정책 때문에 AI 쪽 산업 많은데, 우리 제품과 솔루션이 많이 들어가 있어서 주도적으로 하는 것도 있고. 인력도 AI 쪽으로 많이 뽑고 있다.

 

Q. 지난해 및 올 상반기 머신비전의 비즈니스 성과는 어떠했나?

A. 올해는 작년 대비 2배 이상의 성장을 예상하고 있다. 기존의 반도체/디스플레이 분야에서 점차적으로 적용 분야가 다양한 산업으로 확대되고 있기 때문에, 지속적인 성장을 기대하고 있다. 최근에는 자동차 관련 검사나 정부의 적극적인 스마트팜 지원에 따라 농산물의 생육 과정 분석 등의 적용이 가능하게 된 분야들이 많이 늘어나고 있다.

 

Q. 향후 머신비전 기술 트렌드를 어떻게 전망하나?

A. 머신 러닝(딥러닝)과 AI 엣지 디바이스(Embedded Vision 시스템 : 리얼타임 대처, 데이터 보안 강화), 3D 처리 기술, 로봇, 5G/IOT 이 5가지가 트렌드가 될 것으로 보인다.

첫 번째로 딥 러닝은 산업 자동화 및 스마트 제조에서 머신비전의 역할을 혁신시키고 있다. 이는 과거의 비용 측면에서 효율성이 떨어지는 어플리케이션의 운영 효율성을 개선하고, 검사 프로세스를 가속화하며, 생산성을 향상시켜 머신비전의 가치를 크게 개선시켰다. 딥러닝은 기존 룰(Rule) 기반 알고리즘으로는 해결하기 어려운 다양한 이슈들을 해결하고 있다.

 

두 번째, AI Edge 디바이스 채택은 여러 분야에서 계속 광범위하게 적용되고 있다. 엣지 디바이스는 특정 어플리케이션을 위해 설계된 소형 PC 또는 프로세서(CPU) 보드와 강력한 카메라로 구성된 콤팩트한 시스템이다. 이 시스템은 경량, 소형, 저비용, 낮은 에너지 소비 및 사용자 친화성과 같은 매력을 가지고 있다. 엣지 디바이스는 생산/제조 분야뿐만 아니라 자율형 모바일 로봇, 운전자 보조 시스템, 산업용 드론, 생체 인식, 의료 영상 등의 다양한 분야에서 적용될 수 있다.

 

세 번째, 3D 이미지 처리 기술은 머신비전 내에서 꾸준히 발전해왔다. 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 팩토리로 대변되는 지능화된 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 생산납기를 단축시키고 있다

 

네 번째, 로봇에 대한 수요는 광범위한 산업에 걸쳐 다양해졌다. 자동차산업/반도체 등에서는 비교적 성숙한 기술이며, 차츰 식음료, 전자 제품, 건강 관리 및 물류 분야에서도 적용이 늘어나고 있다. 4차산업, 스마트 팩토리에서는 핵심적인 역할을 할 것이 분명하다.

 

다섯 번째는 5G/IOT다. 수집된 데이터를 클라우드 시스템에 안정적으로 전송해 줄 수 있는 빠르고 용이하며, 보안 측면에서 경쟁력이 있는 데이터 전송 통신 수단이 필요해지고 있다.

 

Q. 머신비전 시장 확대 전략은 어떻게 전개해 나가고 있나?

A. 앞서 얘기한 대로 토탈 솔루션을 만들기 위해 역량을 집중하고 있다. 시장을 새롭게 개척할 수도 있고 기존 시장에 들어갈 수도 있는데, AI 기반의 하드웨어와 소프트웨어, 장비까지 다 할 수 있도록 역량을 확대해 나가고 있다. 산업용이든 비 산업용이든 우리가 할 수 있는 부분들은 개척해서 만들어 나가려고 한다. 앞으로 좋은 기회가 있을 것 같다. 기본적으로 AI 기반의 기술들을 확립시켜 놓는 게 회사의 목표고, 나머지는 기본적으로 만들어놓은 기술들이라 토탈 솔루션을 만드는 게 우리의 목표다.

 

Q. 올해 머신비전 매출목표는?

A. 머신비전은 지난해의 두 배 정도 성장을 예상하고 있다.

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