Roboflow 워크플로와 OPC UA 서버 통합 가이드

섹션별 상세

01

엔터프라이즈 기능을 사용하기 위해 LOAD_ENTERPRISE_BLOCKS=True 환경 변수를 설정하고 로컬 추론 서버를 실행한다.

bash

pip install inference
pip install --upgrade inference
echo "LOAD_ENTERPRISE_BLOCKS=True" > .env
inference server start -e .env

엔터프라이즈 블록을 활성화하여 추론 서버를 시작하는 명령어

python

from inference.enterprise.workflows.enterprise_blocks.loader import load_enterprise_blocks
blocks = load_enterprise_blocks()
print(f'✅ {len(blocks)} enterprise blocks loaded')
for block in blocks:
    print(f' - {block.__name__}')

엔터프라이즈 블록이 정상적으로 로드되었는지 확인하는 파이썬 코드

02

OPC UA 서버(Ignition, Kepware 등)에서 데이터를 수신할 태그를 생성하고, 엔드포인트 URL과 네임스페이스 정보를 확보한다.

03

Roboflow 워크플로 에디터에서 OPC UA Writer Sink 블록을 추가하고, Property Definition 블록을 통해 탐지 결과를 단일 값으로 변환한다.

Roboflow 워크플로 내 OPC UA Writer Sink 블록을 포함한 전체 파이프라인 구성도. — Diagram이미지는 입력(Inputs)부터 모델 추론, 필터링, 속성 정의를 거쳐 최종적으로 OPC UA Writer Sink를 통해 출력(Outputs)으로 이어지는 흐름을 보여준다. 이 다이어그램은 워크플로 내에서 데이터가 어떻게 처리되고 OPC UA 서버로 전달되는지 시각적으로 설명한다.

04

Writer Sink 블록 설정에서 대상 서버의 URL, 네임스페이스, 변수명, 데이터 타입을 지정하여 데이터를 매핑한다.

05

로컬 서버에 워크플로를 배포하고 테스트 이미지를 입력하여 OPC UA 서버의 태그 값이 실시간으로 업데이트되는지 확인한다.

용어 해설

OPC UA: — 산업 자동화 분야에서 기기 간 데이터 교환을 위한 표준 통신 프로토콜이다. 플랫폼 독립적이며 보안과 확장성이 뛰어나 PLC, SCADA, MES 등 다양한 산업용 시스템에서 센서 데이터를 통합하는 데 사용된다.
SCADA: — 산업 공정의 데이터를 수집하고 제어하는 시스템이다. 원격지의 설비를 감시하고 제어하며, 공장 자동화 환경에서 실시간 운영 데이터를 시각화하고 관리하는 핵심 역할을 수행한다.
추론 서버(Inference Server): — 학습된 AI 모델을 로컬 환경이나 클라우드에서 실행하여 입력 데이터에 대한 예측 결과를 생성하는 서버이다. 본문에서는 엔터프라이즈 기능을 활성화하여 OPC UA와 같은 외부 시스템과 통신하는 역할을 한다.

기술

Roboflow
OPC UA
Docker
Python

활용 사례

공장 자동화 모니터링
실시간 품질 검사 데이터 연동
SCADA 시스템 통합