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사업영역카메라 · 비전

개발 중 · Coming soon

영상 데이터를
OT 파이프라인으로

RTSPONVIFTagBusSparkplug B엣지 AI
RTSP / ONVIF
카메라 연동 표준
TagBus
이벤트·메트릭 태그화
Sparkplug B
OT 시스템 전달
NVR 보완
대체 아닌 통합

기존 NVR·VMS는 영상 세계에 갇혀 센서·PLC 데이터와 따로 놉니다. Nodi는 카메라를 또 하나의 프로토콜로 다뤄, 비전 검사·이벤트를 태그로 발행하고 설비 데이터와 같은 시간축에서 연관시킵니다.

활용

검사 · 계수 · 이상 감지를 태그로

카메라가 보는 것을 사람의 눈이 아니라 데이터로 남깁니다. 검사 결과, 개수, 감지 이벤트를 태그로 발행해 OT 데이터와 함께 다룹니다.

엣지 AI 추론으로 외관·결함을 검사하고, 양·불 판정과 신뢰도를 태그로 발행합니다. 판정 결과가 설비 가동 데이터와 같은 시간축에 남아 불량 발생 시점을 공정 조건과 연결해 봅니다.

외관 · 결함 검사

ROI 관심 영역과 룰 기반으로 양·불을 판정하고 결과를 태그화합니다.

공정 조건 연관

불량 발생 시점의 온도·속도 등 설비 데이터와 자동으로 연결됩니다.

엣지 추론

ONNX·OpenVINO·TensorRT로 현장에서 즉시 추론하고, 모델은 컨테이너로 배포합니다.

이벤트 클립

불량 판정 시 스냅샷·클립을 자동 생성해 원인 분석 자료로 남깁니다.

이미지 추가 필요

데이터 연계

엣지 게이트웨이로 통합합니다

카메라를 Modbus·OPC UA처럼 또 하나의 프로토콜로 취급합니다. 영상 스트림은 파일시스템으로, 경량 메타데이터와 이벤트는 태그로 분리해 전달합니다.

01

카메라 연동

RTSP로 영상 수신, ONVIF로 자동 발견·제어
02

비전 처리

엣지 AI 추론·룰로 검사·계수·감지 이벤트 생성
03

태그 발행

상태·이벤트·추론 결과를 TagBus 태그로 통합
04

OT 전달

Sparkplug B로 센서·PLC 데이터와 같은 채널 전송
이미지 추가 필요

도입 효과

영상이 분석 가능한 데이터가 됩니다

카메라 이벤트가 OT 데이터와 한 시간축에 놓이면, 영상만으로는 불가능했던 연관 분석이 가능해집니다.

시간축 연관

설비 이상과 영상 이벤트를 같은 시간축에서 자동으로 연결합니다.

기존 NVR 활용

NVR을 대체하지 않고 보완해, 기존 카메라 자산을 그대로 씁니다.

현장 방문 절감

이벤트·클립을 원격에서 확인해 불필요한 현장 방문을 줄입니다.
이미지 추가 필요
  • 시간축 연관통합
  • 기존 NVR 활용보완
  • 현장 방문 절감원격