이노시스 × xenteam 블랙박스 납품 없음 — 소스코드 · 문서 100% 전수

현장에서 검증한 기술을,
남김없이 넘겨드립니다

머신비전과 로보틱스, 산업 AI와 설비 통신 — 따로 노는 기술을 하나로 묶어 현장의 기술 수준을 한 단계 끌어올립니다. 그리고 구축으로 끝내지 않고, 판단 근거와 코드까지 담당자의 손에 남깁니다.

프로젝트 문의하기 기술 전수 방식 보기

머신비전, 로보틱스, 설비 통신 세 기술이 하나의 시스템으로 융합되는 개념도

C++ · TensorRT 기반 초고속 추론 ROS 2 · Isaac Sim 사전 실증 PLC · CNC · SCADA 설비 통신 Git · 문서 기반 기술 이양

0.42ms

TensorRT 추론 속도

C++ CUDA Zero-Copy 파이프라인

99.98%

딥러닝 검사 정확도

부품 결함 검사 실증 기준

100%

소스코드 · 문서 이양

전 프로젝트 공통 원칙

Isaac Sim

3D 디지털 트윈 사전 실증

ROS 2 Nav2 동선 검증

추론 속도와 검사 정확도는 자체 개발·테스트 환경에서 측정한 값입니다. 대상물·조명·라인 속도 등 현장 조건에 따라 달라지므로, 검토 단계에서 해당 현장 기준으로 다시 산출해 드립니다.

핵심 기술 영역 Core Expertise

관심 있는 영역만 골라 보셔도 됩니다. 검사 장비 한 대를 세우는 일도, 라인 전체를 데이터로 잇는 일도 합니다.

Vision AI

“불량은 보이는데 검사기가 못 잡습니다”

검사 시스템의 성패는 알고리즘보다 그 앞단에서 갈립니다. 빛을 어떻게 주느냐에 따라 같은 결함이 선명해지기도, 완전히 묻히기도 합니다. 촬영 조건을 먼저 설계한 뒤 그 위에 C++ TensorRT 추론 엔진을 얹습니다.

결함 유형 정의 — 무엇을 불량으로 볼지 기준부터 합의
광학 조건 설계 — 조명 종류·각도·파장과 렌즈 조합 시험
딥러닝 판정 — 표면 결함 · 치수 계측 · 형상 검사 모델
Zero-Copy 추론 — 고속 라인에서도 병목 없는 파이프라인

OpenCV TensorRT YOLO GigE Vision 조명 광학 설계

조명이 금속 표면을 비추고 반사광을 카메라가 받는 머신비전 촬영 구성도 — 촬영 조건이 판정 정확도를 좌우합니다

촬영부터 모니터링까지 System Overview

검사 장비 한 대만 필요하실 수도 있고, 라인 전체를 데이터로 묶어야 할 수도 있습니다. 이노시스는 아래 흐름 중 필요한 구간만도, 전체도 맡습니다.

촬영, AI 판정, 설비 동작, 데이터 수집, 모니터링으로 이어지는 시스템 전체 흐름도 — 현장에 들어가는 전체 흐름 — 필요한 구간만 맡을 수도, 전체를 맡을 수도 있습니다

The xenteam Difference

블랙박스는 납품하지 않습니다 Transparency

외부에 맡겨 구축한 시스템이, 담당자가 바뀐 뒤 아무도 손대지 못하는 상자가 되는 경우를 많이 봤습니다. 이노시스는 파이프라인 전체를 코드와 문서로 정리해 귀사의 자산으로 남깁니다.

STEP 01 현장 조건 파악
설비 연식, 조도, 생산 주기, 담당자가 감당할 운영 부담까지 확인합니다.
STEP 02 3D 사전 실증
Isaac Sim에서 동선과 센서 데이터를 먼저 돌려 시행착오를 앞당깁니다.
STEP 03 현장 투입 · 검증
실제 라인 조건에서 판정과 동작을 검증하고 파라미터를 확정합니다.
STEP 04 코드 · 문서 전수
원천 소스와 트러블슈팅 기록을 Git 저장소로 함께 넘겨드립니다.

handover / repository — 예시

# 인계 저장소 구성 예시 — 프로젝트 범위에 따라 달라집니다

inspection-line/
├── src/            # 원천 소스 — 난독화 없음
├── config/         # 확정 파라미터 · 광학 설정값
├── docs/
│   ├── setup.md      # 재설치 절차
│   ├── troubleshoot.md # 실패한 경로까지 기록
│   └── handover.md   # 인수인계 체크리스트
└── sim/            # 시뮬레이션을 진행한 경우 검증 씬

> 담당자가 바뀌어도 여기서 다시 시작할 수 있도록

원천 소스코드 전량
난독화나 바이너리 잠금 없이 그대로 전달합니다.
구성도 · 설정값 문서
왜 그 값으로 정했는지 판단 근거까지 함께 적습니다.
트러블슈팅 일지
시도했다가 실패한 경로도 남깁니다. 다음 사람이 같은 길을 반복하지 않도록.
1:1 기술 전수
담당 엔지니어가 직접 운영할 수 있을 때까지 함께 봅니다.
정보 보호
현장에서 알게 된 공정 정보는 외부로 옮기지 않습니다.

진행 방식 자세히 보기

현장에서 증명한 것들 Track Record

고객사를 특정할 수 있는 공정 정보는 덜어내고, 다룬 문제와 적용 기술만 적었습니다.

2024 전자부품 검사

가변 조명 환경 부품 검사 딥러닝

과제: 반도체 · 전자부품의 가변 조명 환경에서 결함을 판정하는 검사
접근: 가변 조명 대응 복합 필터링 알고리즘과 C++ TensorRT 추론 엔진 구성
결과: 검사 정확도 99.98%, 추론 0.42ms (자체 테스트 환경 측정값)

C++TensorRTOpenCVCUDA

2025 물류 자율주행

ROS 2 자율주행 AMR · 현장 모니터링

과제: 대형 제조라인의 자율주행 물류와 현장 가동 모니터링 구축
접근: ROS 2 CycloneDDS QoS 특화 구성과 Nav2 기반 자율주행 제어
결과: 대형 제조라인에 ROS 2 로보틱스 솔루션 공급

ROS 2CycloneDDSNav2Isaac Sim

2004 자동차 · 엔진

H사 완성엔진 검사 비전

과제: 완성엔진 라인의 검사 공정에 머신비전 적용
접근: 머신비전 판정과 FANUC 로봇 제어를 PCDK로 연동
결과: 비전 – 로봇 연동 검사 시스템 구축

Machine VisionFANUC PCDK로봇 제어

전체 연혁 보기

다루는 기술 Technology

현장에 직접 적용하고 문서로 정리해 둔 기술 영역입니다.

자주 받는 질문 FAQ

영업용 답변 대신, 실제로 어떻게 일하는지 그대로 적었습니다.

왜 소스코드와 문서를 전부 넘겨주나요?

시스템을 볼모로 잡는 방식으로는 오래 갈 수 없다고 생각합니다. 코드와 판단 근거가 고객사에 남아야 담당자가 바뀌어도 라인이 멈추지 않고, 우리는 다음 과제로 넘어갈 수 있습니다. 유지보수 매출을 위해 정보를 감추지 않습니다.

정말 안 되는 프로젝트는 거절하나요?

검토한 끝에 무리한 요구라고 판단되면 그대로 말씀드립니다. 되지 않는 것을 된다고 해서 시작하면 결국 고객사의 시간과 비용이 더 많이 듭니다. 가능한 범위를 정확히 좁히는 일이 프로젝트를 지키는 가장 빠른 방법이라고 봅니다.

검사 정확도나 속도를 미리 보장해 주실 수 있나요?

사이트에 적힌 수치는 자체 개발·테스트 환경에서 측정한 값이며, 그대로 보장되는 값이 아닙니다. 대상물의 표면 상태, 조명 조건, 라인 속도에 따라 결과가 달라집니다. 샘플과 현장 조건을 받아 해당 조건에서 도달 가능한 범위를 먼저 산출해 드린 뒤 진행 여부를 정합니다.

설비가 오래됐는데 데이터를 뽑을 수 있나요?

연식과 제조사가 제각각인 설비가 한 라인에 섞여 있는 것이 보통입니다. 컨트롤러 모델명과 통신 포트 정보를 알려주시면 취득 가능 여부를 먼저 확인해 드립니다. 설비를 교체하지 않고 규격 차이를 흡수하는 중간 계층으로 연결하는 방식을 우선 검토합니다.

우리 공정 정보가 외부로 나가지 않나요?

현장에서 파악한 공정 정보와 설비 구성은 공개하지 않습니다. 기술 자료를 정리할 때에도 고객사를 특정할 수 있는 요소는 덜어낸 뒤에 다룹니다. 이 사이트의 실적 표기에 회사명을 머리글자로만 적은 것도 같은 이유입니다.

솔루션 Solutions

머신비전 검사, 로보틱스 연동, 설비 통신, 기술 전수 — 네 가지 영역의 상세 내용.

진행 방식 Process

문의부터 인계까지 5단계, 그리고 실제로 무엇을 산출물로 받으시는지.

기술 문의 Contact

도입 검토 단계든 이미 막힌 문제든 좋습니다. 모든 문의는 이메일로 받습니다.

innosys@xenteam.com

현장에서 검증한 기술을,
남김없이 넘겨드립니다