(주)바이슨 김민준 대표이사 / 사진. 바이슨
비전·AI 검사 스타트업 주식회사 바이슨(BISON)은 견적·모듈형 비전 플랫폼·정기 방문 기반 AI 고도화 서비스로 기존 제조 검사 시장의 불투명한 견적, 개발자 의존, 유지보수 부재 문제를 해결하고 있다. 동사는 다파장 조명·엣지 비전·로봇 검사 기술까지 확장하며 자동차·이차전지 중심의 스마트팩토리 검사 자동화 시장에서 빠르게 레퍼런스를 확보 중이다.
사진. (주)바이슨
스마트팩토리 고도화가 빨라지면서 제조 현장의 화두는 더 이상 ‘검사 자동화 도입 여부’가 아니다. 지금 업계가 직면한 과제는 ‘품질 검사를 얼마나 표준화·예측 가능·지속 가능하게 운영할 것인가’다. 설립 1년도 채 되지 않은 비전·AI 검사 스타트업 바이슨(BISON)은 이 문제를 정면으로 겨냥하며 등장했다. 5~10년 이상 실무를 쌓은 머신비전·스마트팩토리 출신 엔지니어들이 모여 ‘현장의 페인 포인트를 해결하는 검사 플랫폼 및 장비 회사’를 자임하고 있다.
바이슨이 제조 현장에서 반복적으로 목격한 문제는 크게 세 가지다. 첫째는 제조 현장의 구조적 정보 비대칭이다. 제조기업의 생산기술팀과 품질팀은 비전광학·조명·알고리즘 구조를 해석하기 위한 전문 지식이 부족해, 비전업체가 제안하는 사양·공수·비용의 타당성을 스스로 검토하기 어렵다. 이러한 정보 격차가 누적되며 시장 전반의 가격·사양 불투명성이 형성됐다는 것이 바이슨의 분석이다. 둘째는 개발자 개인 역량에 따라 공수와 품질이 크게 달라지는 구조다. 같은 프로젝트라도 개발자에 따라 개발기간의 편차가 크다 보니, 가격·납기·품질 모든 측면에서 편차가 심해진다. 셋째는 초기 구축 이후 유지보수와 추가 학습 부재로 방치되는 검사 시스템이다. 수억 원을 들여 들여놓은 장비가 라인 변경·환경 변화에 대응하지 못해 창고에 방치되는 사례를 현장에서 수없이 봤다는 것이 창업자의 회고다.
이 문제의식에서 출발한 바이슨은 AI컨설팅서비스와 모듈형 비전 플랫폼을 제공하고 있다. AI 컨설팅 서비스는 바이슨의 회사 홈페이지에서 제공하는 웹서비스로 제조기업 사용자가 웹 화면에서 자사 도메인, 검사 대상 크기, 검사 면수, 구축 형태, 현재 검사 인원 등을 선택하면, 적합한 카메라·렌즈·조명·PC 구성이 자동으로 추천된다. 이와 함께 예상 구축 비용·예상 구축 기간·투자 회수 기간(ROI)까지 한 번에 제시한다. 기존에는 시료 취득–랩 테스트–내부 검토–견적 산출까지 평균 3주가 소요되던 초기도입 검토를, 검토 1차 답변 수준에서 3분 안으로 확인 가능하다. 제조기업의 생산기술팀이나 품질팀이 초기 프로젝트를 정의하고 투자 타당성에 대한 내부 의사결정 도구 역할을 해준다. ‘협력업체 Pool’이 부족한 중견·중소기업의 스마트팩토리 도입 비용과 시간 부담을 줄여주는 게 이 서비스의 핵심 가치다.
두 번째 축은 비전 프로그램의 표준화·모듈화다. 바이슨은 현장에서 재사용 빈도가 높은 기능들을 세분화해 라이브러리화하고, 옵션을 고르듯 조합하는 표준 비전 플랫폼으로 재구성했다. 이를 프로젝트별로 재사용함으로써 구축 공수를 크게 줄였다. 그 결과, 일반 단일 공정 기준으로 약 10일 내 구축이 가능한 수준까지 리드타임을 단축했다. 개발자 개인의 스타일·코딩 취향에 의존하던 기존 프로젝트 방식에서 벗어나, 기능 단위로 표준화된 블록을 조립하는 구조로 바꾼 것이다. 알고리즘부터 데이터 파이프라인, 공정 특화 모델링까지 내부에서 직접 설계·구현하는 구조를 유지함으로써, 고객사 공정에 최적화된 커스터마이징과 장기적인 운영 안정성을 확보하고 있다.
머신비전 알고리즘의 정밀도와 속도는 글로벌 기업 전반에서 이미 일정 수준 이상 확보된 영역으로 평가된다. 바이슨이 집중하는 차별화 지점은 단순 알고리즘 경쟁이 아니라, ‘현장 이해·공정 지식·프로젝트 수행 노하우’를 결합해 실제 제조 라인에서 작동하는 완성도 높은 솔루션으로 구현하는 능력이다. 이 접근법을 통해 난이도가 높은 검출 과제들을 성공적으로 해결해 왔으며, 국내 대형 부품사의 양산 라인에서 모듈형 비전 플랫폼을 공급하고 있다. 해당 플랫폼은 해외 OEM 품질 조직에서도 기술 검증을 통과해 양산 적용까지 이어졌다. 단발성 PoC를 넘어서 실제 생산 환경에서 성능을 입증하고 있다는 점에서 의미가 크다.
세 번째 축은 구독형 AI 모델 고도화 서비스다. 국내 제조 현장에서는 검수 이후 검사기를 바이패스 모드로 사용하거나, 전원을 꺼놓는 경우가 많이 발견된다. 이는 대다수 수많은 과검(양품이나 불량으로 판정)이 많이 발생해 수율이 낮아지기 때문이다. 추가 불량 유형이나 제품에 대해서 작업자들이 자체적으로 업데이트할 수 있는 툴(Tool)을 변경 된 제조 환경 조건에 맞춰 제때 추가학습이 이뤄지지 않아, 실제 라인에서는 사람이 다시 눈으로 보며 재판정하는 경우가 적지 않다. 바이슨은 이를 해결하기 위해 분기별 정기 방문을 기본 패키지에 포함시켰다. 개발 엔지니어가 직접 현장을 방문해 신규 불량 유형·환경 변화·설비 노후화에 따른 이미지 변화 등을 체크하고, 로그 데이터를 수집해 추가 학습을 수행한다. 데이터 보안 문제로 인해 원격 전송이 어려운 고객사가 많은 만큼, 현재는 현장 방문·직접 수거 방식으로 모델을 고도화한다. 이 구독 서비스는 수익 모델이라기보다, 다수의 공정·라인에 비전을 확산시키기 위한 전략과 데이터 축적 전략에 가깝다.
바이슨이 제공하는 검사 솔루션의 적용 범위는 산업 전반으로 확장되고 있다. 카메라 기반의 정밀 비전 검사뿐만 아니라, 고객사의 요청에 따라 음향·진동 기반 비파괴 검사 영역까지 응용 범위를 넓히고 있다.
바이슨은 소리·진동 센서에서 수집되는 신호 데이터를 활용해 기존의 단순 임계값 기반 판정 방식 대신, AI 패턴 분석을 적용한 이상 징후 감지 모델을 연구·개발 중이다. 센서 하드웨어는 상용 기성을 활용하되, 데이터 인지·특징 추출·판정 알고리즘을 자체 AI 모델로 대체하는 구조를 지향한다.
사진. (주)바이슨
난반사 해결부터 로봇 검사까지
하드웨어 측면에서는 조명과 엣지 비전 두 축이 눈에 띈다. 바이슨은 난반사·광 번짐 문제를 해결하기 위해 멀티 스펙트럼 산업용 조명을 자체 개발 중이다. 기존 RGB 조명만 사용하는 대신, IR(적외)·UV(자외)를 포함한 다파장 조명을 한 번에 제어해 난반사에 취약한 알루미늄·금속 표면도 안정적으로 촬영할 수 있도록 하는 것이 목표다. 이미 관련 특허 출원은 마친 상태이며, 상용화를 향해 시제품 테스트를 진행 중이다.
동시에 하드웨어 플랫폼 측면에서는 산업용 PC 기반 비전 시스템의 비용·사양 과다 문제를 개선하기 위해 엣지 보드 기반 비전 플랫폼을 개발하고 있다. 이 모듈은 바이슨의 표준화된 모듈형 플랫폼에 탑재돼 있으며, 인라인(고정식) 공정에서 요구되는 AI·룰베이스 기반 외관검사·치수검사 기능은 이미 엣지 환경에서도 구현 가능한 수준까지 확보한 상태다. 이후 해당 엣지 모듈을 로봇 말단 장착형 구조로 확장해, 로봇 연동 기반 검사까지 일원화된 형태로 발전시키는 것을 목표로 R&D를 이어가고 있다.
바이슨은 로봇 기반 검사 자동화가 모든 공정을 대체하진 않더라도, 자동차·이차전지·정밀부품처럼 반복 정밀 작업이 많은 산업에서는 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 전망한다. 특히 국내 주요 제조기업들이 추진하는 고도 자동화·무인화 흐름과 맞물려, 로봇+비전 검사 수요는 중장기적으로 증가할 것이라고 예측하고 있다.
바이슨은 이러한 시장 변화에 맞춰 컨티뉴어스(연속 공정) 검사기, 자동차 부품 검사 라인 턴키 공급 등 구체적인 타깃 도메인을 선정해 향후 3년간 집중적으로 레퍼런스를 확보한다는 계획을 세웠다. 단순 기술 개발이 아니라 표준화된 플랫폼을 기반으로 양산 공정에서 반복 적용 가능한 형태의 검사 인프라 구축에 집중한다는 전략이다.
회사의 슬로건인 ‘Easy Test, Continue’는 스마트팩토리 환경에서 검사 도입의 난이도를 낮추고, 구축 이후에도 지속적으로 고도화될 수 있는 구조를 만들겠다는 의미를 담고 있다. 김민준 대표는 “기술 자체의 난이도를 과장하기보다, 기존 기술을 현장에 맞춰 얼마나 안정적이며 지속 가능하게 제공할 것인가에 초점을 두고 솔루션을 만든다”라고 설명했다.
현업 경험에서 비롯된 문제의식과 표준화 플랫폼 접근법을 기반으로 하는 바이슨이, 국내 로봇·스마트팩토리 검사 시장에서 어떤 변화를 만들어낼지 업계도 주목하고 있다.
