아이비젼웍스 분기보고서 (2026.03)
1. 사업의 개요

당사는 2015년 04월 20일 설립되어 현재 이차전지 제조공정 검사장비 및 소프트웨어(이하 "검사시스템")와 관련하여 전극공정 검사시스템(코터, 프레스, 슬리터, 노칭), 이차전지 조립공정 검사시스템(라미네이션, 스태킹) 및 이차전지 팩 공정 검사시스템(셀연결, 모듈, 팩조립)의 개발과 제조를 주된 사업으로 영위하고 있습니다.

설립초기에는 이차전지 원통형 외관 검사시스템의 개발 및 납품을 통해 검사시스템 시장에 진입하였으며, 2017년 이후 이차전지 수요가 본격적으로 증가하며 국내의 이차전지 제조사들이 신규 설비들을 개발하는 등 대규모 설비투자를 확대하기 시작한 점을 주요한 기회요인으로 인지하고 이차전지 제조 공정에서 가장 핵심이 되는 전극공정과 조립공정의 검사시스템 개발에 당사의 역량을 집중하였습니다.

당사는 2018년부터 이차전지 생산 검사공정의 자동화에 대한 시장의 수요를 반영한 전극공정 및 조립공정 검사시스템을 본격적으로 납품하기 시작하며 성공적으로 시장에 안착할 수 있었습니다. 그리고 이차전지 제조공정의 변화트렌드에 기민하게 부응하여 시장의 수요에 부합하는 검사시스템을 지속적으로 개발하여 당사 제품에 대한 기술력과 신뢰성을 인정받으며, 국내 최대의 이차전지 제조사인 LG에너지솔루션 및 SK온을 주요 고객사로 확보하고 있습니다. 또한, 2022년부터 국내의 장비제조사들과 협력하여 해외 이차전지 제조사들의 Pilot Line에 당사의 검사시스템을 납품하며 해외시장으로의 진출과 시장점유율을 점진적으로 확장하여 왔으나, 중국 외의 글로벌시장에서 장기화되고 있는 케즘에 따른 침체분위기에 따라 당사의 해외시장 진출도 침체되어 있는 것이 사실입니다.

이차전지는 친환경 에너지 시대로의 전환 가속화에 기인하여 전기자동차(Electronic Vehicle, 이하 “EV”) 배터리 및 에너지저장장치(Energy Storage System, 이하 “ESS”)를 필두로 시장이 급격하게 성장한 이후 2024년 두드러진 캐즘현상이 장기화되고 있어 당사의 실적 성장세도 영향을 받고 있는 상황입니다. 이에 당사는 이차전지 검사시스템 사업부문의 역량강화 및 원가절감 노력을 견지함과 동시에 신기술 개발 등을 통한 적극적인 신사업부문 진출가능성을 모색하고 있습니다. 당사는 이차전지배터리의 성능, 안정성 및 생산수율 등 핵심 이슈의 개선과 보완을 통해 이차전지 검사시스템 사업부문은 장기적으로는 사업안정성을 유지하는 방향으로 경영방향성을 계획하고 있으며, 새로운 사업부문의 적극적인 발굴을 통해 실적반등을 모색하고자 합니다.

당사는 전극공정, 조립공정 및 팩공정 검사시스템의 개발과 납품을 통해 쌓아온 고객사들과의 우호적인 협력관계와 상호신뢰를 바탕으로 Digital Ray, CT, OCT 등 외관검사만으로는 해결할 수 없는 제품내부영역을 검사할 수 있는 산업용 비파괴 검사시스템의 개발을 진행하는 등 이차전지와 관련된 신규 검사분야에 대한 R 꾸준하게 확대해 나아감으로써 스마트팩토리 솔루션 전문기업으로 발돋움하고자 합니다.

※ 용어의 정리

용어	설명

WD(Working Distance)	렌즈 앞에서부터 검사 대상 물체까지의 거리

라미네이션(Lamination)	각각의 제품을 합치하는 공정. 이차전지에서는 전극과 분리막 보호필름등을 롤투롤 설비를 사용하여 합치하는 공정

엔지마크(NG Mark)	노칭 공정에서 불량 전극에 대하여 TAP에 레이져 마킹기로 불량을 표시하는 마크

Mono Cell SEPA	이차전지 생산에 필요한 Mono Cell(양극 Cell) 뒷면을 감싸고 있는 분리막

스택(Stack)	노칭 공정에서 절단된 각각의Cell을 여러장 적층하는 공정

Half SPEA	이차전지 생산에 필요한 음극 Cell

셀(CELL)	노칭공정에서 제작된 낱장의 전극

탭(TAP)	노칭공정에서 제작된 양극/음극의 돌출부. 패키징공정에서 리드와 연결되는 부분

분리막(Membrane)	이차전지 내 두 전극(양극/음극)을 격리시켜 물리적인 접촉에 의한 전기적 단락을 차단하며, 미세기공 내에 담지된 전해액을 통해 이온이 두 전극 사이로 이동할 수 있는 통로를 제공함으로써 이온 전도성을 가지도록 하는 기능을 가진 필름소재

캘리브레이션(Callibration)	값을 알고 있는 표준을 사용하여 측정 장치의 정밀도를 확인하고 조절하는 행위.표준(standard)이라 불리는 알고있는 기준값과 시험기에서 측정한 미지의 값을 비교하는 것.

레졸루션/분해능(Resolution)	서로 떨어져 있는 두 물체를 서로 구별할 수 있는 능력을 의미.주로 광학기기의 성능을 나타낼 때에 사용. 일반적으로 해상도, 정밀도 라고 표현

렌즈(Lens)	보통 유리재질로 만드는 빛을 모으거나 분산시키는 도구.전자기파를 위해서 만든 비슷한 도구도 렌즈로 불리는데 카메라를 위해 특별히 제작된 렌즈는 사진 렌즈 라고 함

Charge-Coupled Device
(CCD) Camera	사람의 눈으로 이미지를 취득하는 모듈

과검(Overkill),미검(Underkill)	Overkil은 양품을 불량으로 판정하는 현상으로 과검으로 표현Underkill은 불량을 양품으로 판단하는 현상으로 미검으로 표현.

부스바/버스바(Busbar)	전류를 전달하는데 사용되는 단단한 금속 막대.일반적으로 구리 또는 알루미늄으로 만들어지며 시스템의 여러 회로 사이에 상호 연결점을 만드는데 사용.이러한 속성으로 인하여 전기차의 일부 고전압 연결이나 미래 차량 내 전기 아키텍처의 핵심 구성요소로 사용.

유프레임(U-Frame)	이차전지 팩조립공정에서 연결된 장치들 사이의 세션 관리나 이나 통제 정보를 교환하기 위해 사용.

FFC(Flexible Flat Cable)	Flexible Flat Cable약자로 팩 공정에 속하는 모듈 공정에 사용되는 케이블

데이터베이스(Data Base)	구조화된 정보 또는 데이터의 조직화된 모음으로서 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자적으로 저장하는 것으로 데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어..

롤투롤(Roll To Roll)	롤투롤 공정(Roll-to-roll processing, R2R, web processing)은 여러 개의 휘어질 수 있는 제품을 생산하는 공정

머신러닝(Machine Learning)	컴퓨터가 데이터를 분석하고 스스로 학습하여 예측이나 결정을 할 수 있게 하는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터는 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행할 수 있는 것

딥러닝(Deep Learning)	머신러닝의 한 방법으로, 인간의 뇌와 비슷한 구조를 가진 신경망을 사용하여 더 복잡하고 추상적인 문제를 해결하는 것으로 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하며, 이미지나 음성 인식 같은 고도의 작업에 매우 효과적

예측분석	과거 데이터를 분석하여 미래의 사건이나 결과를 예측하는 기술로 통계, 머신러닝, 데이터 마이닝 기술을 사용하여 과거의 트렌드, 패턴, 관계를 찾아내고, 이를 기반으로 미래의 변화나 결과를 추정.

알고리즘(Algorithm)	영상 처리 알고리즘은 컴퓨터가 이미지를 분석하고 이해하는 방법을 제공하는 일련의 지침. 이 알고리즘들은 이미지의 색상, 밝기, 패턴 등을 분석하여 객체를 식별하거나, 특정 특징을 감지하고 분류하는 데 사용되는 것으로 얼굴 인식, 결함 탐지, 물체 추적 등 다양한 목적으로 활용되며, 이는 디지털 카메라, 스마트폰, 보안 시스템, 산업 자동화 등 일상생활과 산업 분야에서 광범위하게 사용.

전극(Electrode)	이차 전지(재충전 가능한 배터리)에서 전극은 배터리의 핵심 구성 요소로, 전기 화학적 반응을 통해 에너지를 저장하거나 방출하는 역할을 함.일반적으로 양극(positive electrode)과 음극(negative electrode)의 두 종류로 나뉘며, 이들은 배터리를 충전하거나 방전할 때 전자를 이동시키는 데 필수적.양극은 배터리를 충전할 때 전자를 받아들이고, 방전할 때는 전자를 방출하는 반면, 음극은 반대의 역할을 수행하며, 이 전극들의 재질과 구조는 배터리의 용량, 출력, 수명 등에 직접적인 영향을 미침.

코터(Coater)	전극 생산 공정에서 전극 재료를 얇고 균일한 층으로 기판(예: 구리 또는 알루미늄 호일) 위에 도포하는 장비로 배터리의 성능을 결정하는 중요한 역할을 하며, 정확한 두께와 균일한 코팅을 통해 전극의 품질을 보장

프레스(Press)	코팅된 전극을 압착하여 필요한 두께와 밀도를 갖도록 하는 장비.이 과정은 전극의 에너지 밀도를 최적화하고, 배터리의 성능과 수명을 향상시키는 데 중요

슬리터(Slitter)	코팅되고 압착된 전극을 배터리 셀에 맞는 특정한 크기로 자르는 장비.생산 공정의 마지막 단계 중 하나로, 정확한 크기와 형태의 전극을 만들어 배터리 조립에 필요한 부품을 제공

D-Stacking(Direct Stacking)	이차 전지 생산 과정에서 양극과 음극 전극 층을 직접 적층하는 장비.배터리 셀의 다양한 층을 순서대로 정밀하게 쌓아 올려, 최종적으로 배터리 셀을 구성Direct Stacking 방식은 배터리 셀의 조립을 더 효율적이고 정확하게 만들어, 전체 배터리의 성능과 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 함

AZS(Advanced ZigzagStacking)	이차전지 생산과정에서 전극 층을 지그재그(Zigzag) 형태로 적층하는 장비.양극과 음극 층을 번갈아가며 겹치지 않고 나란히 접히도록 배열함으로써, 더 많은 전극 층을 배터리 셀 내에 효과적으로 배치할 수 있음.AZS 방식은 배터리의 에너지 밀도를 높이고, 제조 공정의 효율성을 개선하는 데 유용.

GV(Grey Value)	일반적으로 "Gray Value" 또는 "Grey Value"를 의미.이는 영상 내의 각 픽셀이 가지고 있는 회색조(그레이스케일)의 값으로, 픽셀의 밝기를 나타낸다. 0에서 255까지의 범위를 가질 수 있으며, 0은 검은색을 나타내고 255는 흰색을 나타낸다.중간 값들은 다양한 회색 음영을 표현한다. GV는 영상을 분석하거나 처리할 때 중요한 요소로, 특히 의료 영상 분석, 품질 검사, 패턴 인식 등에서 널리 사용된다.예를 들어, 영상에서 특정 객체를 분리하거나, 객체의 경계를 찾거나, 특정 특징을 감지하는 등의 작업을 수행할 때 그레이스케일 값은 중요한 정보를 제공한다.

분류(Classify)	이미지 내의 개체나 특징을 인식하고 그것들을 사전에 정의된 범주나 클래스로 할당하는 과정.예를들어, 공장의 검사 시스템에서는 카메라로 촬영한 제품의 이미지를 분석하여 양품, 불량품, 또는 다양한 유형의 불량품 등으로 분류할 수 있다.이러한 분류 과정은 컴퓨터 알고리즘이 학습을 통해 특정 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 각 이미지가 어떤 범주에 속하는지 결정한다..

레퍼런스(Reference)	기준이 되는 이미지나 데이터를 의미.이는 올바른 결과를 판단하기 위한 비교 대상으로 사용된다.예를 들어, 제품의 품질 검사 과정에서 레퍼런스 이미지는 '이상적인' 또는 '표준' 제품의 모습을 보여주며, 검사 중인 제품이 이 표준과 얼마나 일치하는지를 평가하는 데 사용된다.이를 통해 결함이 있는지, 있으면 어떤 종류의 결함인지를 식별할 수 있다.

NIR(Near Infrared)	가시광선 바로 위의 스펙트럼에 위치하는 근적외선을 의미.근적외선은 파장이 대략 700nm에서 2500nm (0.7μm에서 2.5μm) 사이에 있는 전자기파 영역이다.NIR 영역의 빛은 인간의 눈으로는 보이지 않지만, 특정 센서와 카메라를 사용하여 감지할 수 있다.

ROI(Region of Interest)	영상 처리에서 분석이나 처리를 위해 선택된 이미지 내의 특정 부분을 가리키며, 이는 종종 전체 이미지 중에서 중요하거나 관심이 가는 특성을 갖는 지역으로, 알고리즘이나 처리 기법이 집중적으로 적용되는 대상이다.

사이언 필터(Cyan Filter)	광학계에서 사용되는 용어로, 주로 청록색 빛을 투과시키고 다른 색상의 빛을 흡수하거나 차단하는 필터.이러한 필터는 사진술, 현미경 관찰, 또는 빛의 특정 파장을 차단해야 하는 다양한 광학 기기에서 활용되며 사이언 필터는 광학적 필터링을 통해 특정 색상의 대비를 강조하거나, 색수차를 보정하고, 광학 시스템의 색상 감지 능력을 향상시키는 데 도움을 준다.

라인 스캔 카메라(Line Scan Camera)	한 번에 한 줄씩 이미지를 촬영하는 특수한 카메라로, 이를 통해 빠른 속도로 움직이는 객체나 끊임없이 연속되는 생산 라인을 고해상도로 촬영할 수 있다. 이 카메라는 주로 산업 현장에서 품질 검사를 위해 사용되며, 제품이 컨베이어 벨트를 따라 이동할 때 세밀한 결함이나 패턴을 식별하기 위해 사용된다.

노칭(Notching)	이차전지 생산 라인 내의 노칭 설비는 배터리 셀의 가장자리를 정밀하게 절삭하는 기계로 배터리 셀의 형태를 최적화하고 양극과 음극의 정확한 배치를 위해 사용된다.

검사 레시피	산업 공정에서 사용되는 용어로, 특정 제품이나 부품을 검사할 때 필요한 절차와 설정의 모음을 말한다. 마치 요리 레서피가 재료와 조리 순서를 정리해놓은 것처럼, 검사 레서피는 검사 장비가 특정 기준에 따라 제품의 품질을 판단하기 위한 기준값, 검사 방법, 순서 등을 정해놓은 지침서이다. 이를 통해 일관되고 정확한 품질 관리가 가능해진다.

결함(Defect)	영상 처리에서 제품이나 물체의 표면에 있는 원치 않는 표시, 손상, 불완전성을 가리키며, 이는 제품의 기준이나 품질 기대치에 미치지 못하는 부분이다.

정렬(Align)	여러 이미지나 이미지의 특정 부분들을 일치시키는 과정. 이는 제품의 이미지를 표준 위치나 방향으로 조정하여 모든 이미지가 동일한 기준점을 가지게 함으로써 정확한 비교나 분석을 가능하게 한다. 정렬은 제품의 검사나 측정에서 중요한 단계로, 모든 제품이 동일한 방식으로 평가되도록 보장하여 일관성 있는 품질 관리를 지원한다.

광학계(Optical System)	빛을 조작하여 이미지를 생성, 변경 또는 개선하는 데 사용되는 일련의 렌즈, 거울, 필터 등의 구성 요소. 예를 들어, 카메라, 망원경, 현미경 등이 이에 해당하며, 이들은 물체로부터 반사되거나 방출된 빛을 수집하고 초점을 맞추어 명확한 이미지를 만들어 내는 역할을 한다. 광학계는 시각적 정보를 분석하거나 확대하여 인간의 눈이나 기계적 장치가 더 잘 볼 수 있게 도와준다..

Gradation Defect	이미지의 색상이나 명암이 부드럽게 변해야 하는 부분에 나타나는 불규칙한 변화. 이런 결함은 보통 인쇄 과정이나 화면 표시에서 발생할 수 있으며, 색상이 예상치 못하게 갑자기 변하거나 줄무늬가 생기는 현상으로 나타난다. 이러한 결함은 제품의 외관 품질에 영향을 미쳐, 품질 검사 과정에서 제거하거나 수정해야 할 대상이 된다.

택/택타임(Takt-Time)	일반적으로 생산 및 제조 분야에서 사용되며, 'Takt Time'을 줄인 말이다. 'Takt Time'은 독일어에서 유래된 용어로, 음악의 박자(takt)를 의미하는데, 생산에서는 고객의 수요에 맞춰 제품을 생산하는 데 필요한 시간을 가리킨다. 쉽게 말해, 고객이 얼마나 자주 제품을 필요로 하는지에 따라 설정하는 생산 속도이다.

메인레서피(Main Recipe)	검사 장비의 표준 설정과 기본 운영 절차를 정의. 이는 제조 공정에서 품질 검사를 위한 일반적인 지침을 제공하며, 검사 방법, 필요한 장비 설정, 검사 대상의 특성 등을 포함한다. 이 레시피는 공정의 일관성과 정확성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다.

큐레서피(Quality Recipe)	특정 제품이나 특정 조건에 대한 품질 검사(Quality Inspection)의 세부 설정을 제공. Main Recipe에 기반하여 만들어지며, 특정 배치나 특수한 제조 조건에 적합한 세부 검사 요구사항을 다룬다. 이는 품질 관리의 정밀도를 높이기 위해 특정 상황에 맞춰 조정된 검사 절차를 포함한다.

시인성	이미지 내의 객체나 특징이 얼마나 명확하게 인식될 수 있는지를 나타내는 정도. 좋은 시인성을 갖는 이미지는 대상이 선명하고 구별하기 쉬우며, 따라서 객체 인식, 결함 탐지, 또는 다른 영상 분석 작업이 더 효과적으로 수행될 수 있다. 시인성은 이미지의 명암 대비, 색상 대비, 해상도 등 여러 요소에 의해 영향을 받으며, 이러한 요소들이 최적화되어야 이미지 분석의 정확도가 높아진다.

검출력(Inspection Capability)	시스템이 이미지를 분석하여 결함, 특성, 또는 다른 관심 대상을 얼마나 정확하고 효과적으로 식별하고 분류할 수 있는지를 나타낸다. 이는 결함 탐지의 정확도, 분류의 정밀도, 그리고 검출 가능한 결함의 최소 크기 같은 요소들을 포함한다. 높은 검출력을 갖는 시스템은 미세한 결함이나 복잡한 특징도 놓치지 않고 식별할 수 있으며, 이는 제품의 품질 관리에 매우 중요하다.

전이 학습(Transfer Learning)	이미 한 작업에 대해 학습된 인공지능(AI) 모델을 새로운, 비슷한 작업에 재사용하는 방법. 예를 들어, 강아지 이미지를 분류하는 데 학습된 AI 모델을 고양이 이미지 분류에 적용하는 것과 같다. 이 방법은 새로운 작업에 대해 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 시간과 자원을 절약할 수 있게 해준다.

강화 학습
(Reinforcement Learning)	AI 모델이 시행착오를 통해 최적의 행동 방법을 스스로 학습하는 과정. 모델은 주어진 환경에서 행동을 선택하고, 그 결과로 얻은 보상이나 벌칙을 바탕으로 행동을 조정한다. 이 방법은 비디오 게임 플레이, 로봇 제어, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 활용되며, 스스로 학습하고 결정하는 AI의 개발에 중요한 역할을 한다.

API
(ApplicationProgramming Interface)	소프트웨어 API(Application Programming Interface)는 다양한 소프트웨어 프로그램이나 서비스들이 서로 정보를 교환하고 기능을 공유할 수 있도록 해주는 일종의 '중개자' 역할을 하는 도구. API를 사용하면 한 프로그램이 다른 프로그램의 기능이나 데이터에 접근할 수 있게 되며, 이를 통해 개발자들은 복잡한 코드를 처음부터 작성하지 않고도 필요한 기능을 손쉽게 구현할 수 있다.

데이터 스트림(Data Stream)	연속적으로 생성되고 전송되는 데이터의 흐름을 의미. 이는 예를 들어, 생산 라인의 센서에서 나오는 실시간 정보나, 인터넷을 통해 지속적으로 업데이트 되는 데이터와 같은 것을 말한다.

병렬처리	컴퓨터가 여러 작업을 동시에 수행하는 방식. 이는 컴퓨터가 하나의 큰 작업을 여러 개의 작은 부분으로 나누고, 이를 동시에 다른 프로세서에서 처리하여 전체 작업의 수행 시간을 줄이는 방법이다.

대시보드	중요한 정보를 한눈에 볼 수 있도록 시각적으로 정리된 디스플레이. 이는 일반적으로 그래프, 차트, 게이지 등을 이용하여 데이터를 직관적으로 표현하며, 사용자가 신속하게 정보를 파악하고 필요한 결정을 내리는 데 도움을 준다.

클라우드(Cloud)	인터넷이나 내부망을 통해 데이터를 저장하고 접근하며, 다양한 컴퓨팅 서비스를 제공하는 기술. 개인이나 기업은 클라우드 서비스를 사용하여 파일을 온라인에 저장하고, 어디서든 인터넷이나 내부망을 통해 이에 접근할 수 있다. 이는 비용 절감, 접근성 향상, 유연한 작업 환경 제공 등의 이점을 가져다준다.

왜곡 보정(Distortion Calibration)	카메라나 이미지 캡쳐 장비에서 발생하는 이미지의 왜곡을 정정하는 과정. 이 과정에서는 카메라 렌즈의 물리적 특성으로 인해 발생하는 이미지의 곡선, 비대칭성, 또는 다른 형태의 왜곡을 보정한다. 왜곡 보정은 이미지의 정확도를 높여, 고도의 정밀도가 요구되는 영상 분석, 측정, 또는 다양한 산업 응용 분야에서 중요한 역할을 한다.