머신 비전 시스템에서 분류가 작동하는 방식

분류 머신 비전 시스템은 첨단 컴퓨터 비전을 사용하여 디지털 이미지에서 객체나 특징을 분류합니다. 이 시스템은 높은 정확도를 요구하는 산업의 자동화된 품질 관리 및 제어에 핵심적인 역할을 합니다. 기업들은 머신 비전 시스템을 도입한 후 인건비가 최대 80%, 유지보수 비용이 20~30% 감소했다고 보고했습니다. 딥러닝과 AI는 1D, 2D, 3D 등 모든 비전 시스템의 속도와 정밀도를 향상시킵니다. 아래 차트에서 볼 수 있듯이 이 기술은 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다.

주요 요점

• 분류 머신 비전 시스템은 이미지를 분류하여 컴퓨터가 물체와 결함을 빠르고 정확하게 인식하도록 돕습니다.
• 다양한 유형의 비전 시스템—1D, 2D, 3D는 특정 작업에 가장 적합하며, 1D 시스템이 더 빠르고 간단한 경우가 많습니다.
• 좋은 이미지 전처리 및 특징 추출 모양과 색상과 같은 중요한 세부 사항에 초점을 맞춰 시스템 정확도를 높입니다.
• AI와 딥러닝, 특히 합성곱 신경망은 기존 방법보다 분류 속도와 정확도를 높입니다.
• 머신 비전 시스템은 결함을 더 빠르고 안정적으로 감지하여 품질 관리를 개선하고, 비용을 절감하며 안전성을 높입니다.

머신 비전 시스템의 분류

분류란 무엇인가?

분류 머신 비전 시스템은 컴퓨터가 이미지를 이해하고 정리하는 데 도움을 줍니다. 이 시스템에서 분류는 이미지를 보여주는 내용에 따라 그룹으로 분류하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 비전 시스템은 사진을 보고 제품이 양품인지 불량품인지 판단할 수 있습니다. 이 과정은 패턴 인식 특정 범주와 일치하는 모양, 색상 또는 질감을 찾는 것입니다. 패턴 인식 시스템은 기계가 여러 사례를 통해 학습하도록 돕고, 시간이 지남에 따라 분류 및 정렬 능력을 향상시킵니다.

분류는 간단할 수도 있고 복잡할 수도 있습니다. 이진 분류는 이미지를 "합격" 또는 "불합격"처럼 두 그룹으로 분류합니다. 다중 클래스 분류는 사과, 오렌지, 바나나 분류처럼 이미지를 세 개 이상의 그룹으로 나눕니다. 머신 비전 시스템은 객체 인식을 사용하여 사진 속 항목을 발견하고 레이블을 지정합니다. 이러한 시스템은 딥 러닝 및 합성곱 신경망(CNN)과 같은 기술을 사용하여 정확도를 높입니다. CNN은 비전 시스템이 이미지의 중요한 부분에 집중하도록 지원하여 인식의 신뢰성을 높입니다.

참고: 분류 머신 비전 시스템 전략의 효과는 고품질 데이터와 적절한 평가 지표를 사용하는 데 달려 있습니다. 다음과 같은 지표가 있습니다. 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수 시스템이 얼마나 잘 작동하는지 측정하는 데 도움이 됩니다.

분류 작업 유형

머신 비전 시스템은 다양한 유형의 분류 및 정렬 작업을 처리합니다. 어떤 작업은 전등이 켜져 있는지 꺼져 있는지 확인하는 것처럼 쉽지만, 손으로 쓴 숫자를 인식하거나 컨베이어 벨트 위에 섞인 물체를 분류하는 것처럼 더 어려운 작업도 있습니다. 패턴 인식은 시스템이 여러 이미지로부터 학습하도록 지원하여 간단한 작업부터 복잡한 작업까지 모두 처리할 수 있도록 합니다.

연구자들은 다양한 문제에 대해 분류 머신 비전 시스템의 성능을 테스트했습니다. 한 연구에서는 인간이 대부분의 시각 작업을 빠르게 해결한 반면, 기계는 유사한 정확도에 도달하려면 수천 개의 사례가 필요했습니다. 기계는 더 많은 훈련 데이터와 고급 기능을 사용할수록 더 나은 성능을 보였지만, 일부 작업은 여전히 ​​어려웠습니다. 이 연구는 오류율을 사용하여 간단한 작업과 복잡한 작업을 비교했으며, 기계가 여전히 추상적 추론에 어려움을 겪고 있음을 보여주었습니다.

머신 비전 시스템은 더 나은 결과를 위해 종종 두 단계 프로세스를 사용합니다. 먼저, 시스템이 예측을 합니다. 예측이 불확실하면 두 번째 네트워크가 이미지를 다시 확인합니다. 이 방법은 아래 차트와 같이 신뢰성을 높이고 시스템이 이미지의 올바른 부분에 초점을 맞추는 데 도움이 됩니다.

분류 머신 비전 시스템은 적절한 데이터, 강력한 패턴 인식, 그리고 첨단 기술을 활용할 때 더욱 강력해집니다. 이러한 시스템은 이제 여러 산업 분야에서 분류, 인식 및 품질 관리에 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.

시스템 유형 및 이미지 처리

1D, 2D 및 3D 시스템

머신 비전 시스템은 1D, 2D, 3D의 세 가지 주요 유형으로 나뉩니다. 각 유형은 서로 다른 작업에 가장 적합합니다. 1D 비전 시스템 바코드를 읽거나 평평한 재료의 가장자리를 확인하는 것처럼 한 줄로 데이터를 분석합니다. 이러한 시스템은 일반적으로 더 빠르게 작동하고 컴퓨터 전력을 덜 사용합니다. 실제 테스트에서 1D-AlexNet과 같은 1D 모델은 평균 약 82%의 정확도를 달성했는데, 이는 약 2%를 기록한 2D-AlexNet과 같은 64D 모델보다 훨씬 높습니다. 또한 1D 시스템은 학습에 필요한 리소스가 적고 신호를 이미지로 변환할 필요가 없어 처리가 더 간편합니다.

2D 비전 시스템은 사진처럼 평면 이미지를 포착합니다. 물체를 모양이나 색상별로 분류하는 등의 작업에 도움이 됩니다. EfficientNet-B2와 같은 일부 고급 4D 모델은 1D 시스템의 정확도에 근접할 수 있지만, 일반적으로 1D 모델은 속도와 단순성 면에서 우위를 유지합니다.

3D 비전 시스템은 깊이 정보를 수집합니다. 물체의 높이, 너비, 깊이를 측정할 수 있으며, 유연한 물체나 복잡한 부품의 형상을 확인하는 데 유용합니다. 3D 시스템은 물체의 모양이 바뀌거나 움직일 때 어려움을 겪기 때문에 공간적 세부 정보를 인코딩하는 것이 매우 중요합니다. 연구자들은 아직 3D 시스템을 1D 또는 2D 시스템과 비교하는 명확한 통계적 결과를 찾지 못했지만, 3D 시스템은 단순한 평면 이미지 이상의 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

이미지 획득 및 전처리

비전 시스템은 카메라나 센서로 이미지를 캡처하는 것으로 시작합니다. 정확한 결과를 얻으려면 좋은 이미지 품질이 중요합니다. 다음 단계는 전처리즉, 분석 전에 이미지를 정리하고 개선하는 것을 의미합니다. 전처리에는 노이즈 제거, 밝기 조정, 또는 가장자리 선명화 등이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, Median-Mean Hybrid 또는 Unsharp Masking with Bilateral Filter와 같은 필터를 사용하면 전처리 효율을 최대 87.5%까지 높일 수 있습니다.

더 나은 전처리는 더 높은 정확도로 이어집니다. 한 연구에서는 알고리즘을 개선하여 평균 제곱 오차를 0.02에서 0.005로 낮추어 더 선명한 이미지를 보여주었습니다. 처리 과정에서 배치 크기를 늘리면 인식 정확도가 58%에서 74%로 향상되었습니다. 캐니 에지 검출 및 조명 보정과 같은 고급 기법은 저조도나 그림자와 같은 까다로운 조건에서도 비전 시스템이 특징을 찾을 수 있도록 지원합니다. 이러한 단계들을 통해 처리 속도가 빨라지고 안정성이 향상되며, 이는 실시간 작업에 중요합니다.

특징 추출 및 알고리즘

기능 공학

특징 추출은 머신 비전 시스템이 복잡한 시각 데이터를 단순화하는 데 도움이 됩니다. 이 단계는 원시 이미지를 컴퓨터가 이해할 수 있는 유용한 정보로 변환합니다. 중요한 세부 사항에 초점을 맞춤으로써, 기능 엔지니어링 분류를 더 빠르고 정확하게 만듭니다. 엔지니어는 이미지에서 모양, 모서리, 색상 또는 질감을 강조하기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 이러한 특징은 패턴 인식 시스템이 객체 간의 차이점을 파악하는 데 도움이 됩니다.

많은 산업 분야에서 고급 기능 엔지니어링이 큰 진전을 이루었습니다.

• 의료 영상 분석은 이제 고급 특징 추출 기술을 활용하여 97.88%의 효율과 88.75%의 정확도로 질병을 감지합니다. 이를 통해 환자에게 더 나은 진단 결과를 제공할 수 있습니다.
• 자율주행차는 히스토그램 오브 오리엔티드 그라디언트(HOG)와 같은 기법을 사용하여 도로 표지판, 보행자, 차량을 식별합니다. 이러한 시스템은 조명이나 날씨가 변해도 잘 작동합니다.
• 얼굴 인식 기술은 HOG 및 LBP(Local Binary Patterns)와 같은 특징을 결합하여 정확도를 향상시킵니다. 연구에 따르면 이러한 특징과 차원 축소를 결합하면 시스템의 얼굴 인식 신뢰성이 향상됩니다.
• 머신 비전 시스템은 이미지 품질과 조명 측면에서 종종 어려움을 겪습니다. 다중 스트림 시공간 모델은 변화하는 환경에서도 시스템의 정확성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 같은 도구 PCATPOT, Featuretools 및 OpenCV를 사용하면 기능 엔지니어링을 더 쉽고 효과적으로 수행할 수 있습니다.
• 기존의 기능 엔지니어링과 딥러닝을 혼합한 하이브리드 방식은 정확도와 효율성을 모두 향상시킵니다.

팁: 좋은 기능 엔지니어링은 시스템이 처리해야 하는 데이터 양을 줄여 패턴 인식을 더 빠르고 안정적으로 만듭니다.

AI와 딥러닝

AI와 딥러닝은 머신 비전 시스템의 이미지 분류 방식을 변화시켰습니다. 이러한 기술은 신경망, 특히 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 레이블이 지정된 대량의 이미지로부터 학습합니다. CNN은 사람이 놓칠 수 있는 이미지의 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 특징으로 인해 객체 인식 및 장면 분석과 같은 작업에 매우 효과적입니다.

성능 지표는 분류 분야에서 AI와 딥러닝의 가치를 보여줍니다. 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, ROC 곡선, AUC-ROC와 같은 지표는 모델의 성능을 측정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지표는 시스템이 정확한 예측을 하는지, 실수를 피하는지, 그리고 다양한 유형의 오류를 균형 있게 처리하는지 보여줍니다. 혼동 행렬은 참과 거짓 예측을 명확하게 보여주어 엔지니어가 모델을 개선하는 데 도움을 줍니다.

• CNN은 벤치마크 데이터 세트에서 정확도를 최대 15%까지 향상시켰습니다.
• CNN은 기존 머신 러닝 모델에 비해 주요 지표에서 약 20% 더 나은 성능을 보입니다.
• 어떤 경우에는 오류율이 20% 가까이 낮아져, 이러한 시스템은 중요한 작업에 더욱 안정적으로 사용될 수 있게 되었습니다.
• 딥 러닝 작업의 경우 속도와 리소스 사용량 측면에서 이득을 포함하여 전체적으로 약 25%의 성능 향상을 보였습니다.
• CNN은 메모리와 에너지를 덜 사용하므로 최신 AI 모델이 더 빠르고 효율적으로 실행되는 데 도움이 됩니다.

심사평가를 거친 연구 결과도 이러한 결과를 뒷받침합니다.

• CNN은 대규모 레이블이 지정된 데이터 세트로 학습할 경우 분류, 객체 감지 및 장면 분석에서 뛰어난 결과를 보여줍니다.
• Elakkiya 등의 연구자들은 하이브리드 네트워크를 사용하여 자궁경부암 진단 시스템을 구축했는데, 이를 통해 의료 이미지의 분류가 개선되었습니다.
• Harrou 외 연구진은 실제 주택에서 효과적으로 작동하는 시각 기반 낙상 감지 시스템을 개발했습니다.
• Pan et al.은 항해 표시 분류에 딥러닝을 사용하여 실제 작업에서 AI의 실용적 가치를 보여주었습니다.
• 이러한 연구들은 자동화 및 인텔리전스 분야에서 학습 기반 접근 방식, 특히 딥 러닝이 정적 분석 방법보다 우수한 성과를 보인다는 데 동의합니다.
• 대규모 데이터 세트와 고급 아키텍처를 사용하면 머신 비전 시스템이 더욱 정확하고 강력해집니다.

패턴 인식은 이러한 발전에서 핵심적인 역할을 합니다. AI-powered 시스템은 이미지를 빠르게 처리하고 분류에 도움이 되는 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 머신 비전 시스템은 인식 및 의사 결정 능력이 지속적으로 향상될 것입니다.

품질 및 공정 관리 응용 프로그램

산업 검사

산업 검사 제조 과정에서 고급 비전 검사 시스템을 사용하여 제품과 부품을 검사합니다. 이 시스템은 기업이 고품질을 유지하고 엄격한 기준을 충족하도록 지원합니다. 예를 들어, 전자 제품 제조 분야에서 머신 비전은 인쇄 회로 기판의 납땜 및 정렬 결함을 검사합니다. 이 공정은 수동 검사의 98%에 비해 결함 감지 정확도가 85%에 달합니다. 또한 검사 속도가 60% 빨라지고 비용은 20% 절감됩니다. 제약 산업에서는 비전 시스템을 사용하여 바이알의 균열, 오염 및 라벨 오류를 검사합니다. 이 시스템은 99.5%의 정확도를 달성하며 분당 최대 300개의 바이알을 처리합니다.

아래 표는 개선된 품질 관리 및 검사의 더 많은 예를 보여줍니다.

이러한 예시는 비전 검사 시스템이 어떻게 프로세스를 자동화하고, 효율성을 높이고, 조립 검증을 지원하는지 보여줍니다. 또한 분류 및 인식 작업에도 도움이 됩니다. 품질 관리 작업이 더 안정적입니다.

자동화된 결함 감지

자동 결함 감지는 머신 비전을 활용하여 사람이 놓칠 수 있는 결함을 찾아냅니다. 기존 검사는 피로도, ​​느린 속도, 그리고 오류로 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 자동화 시스템은 AI와 딥러닝을 활용하여 결함을 빠르고 정확하게 찾아냅니다. 예를 들어, 제조업에서 이러한 시스템은 99.5% 이상의 정확도를 달성하는 반면, 수동 검사는 85%에서 90% 사이의 정확도를 유지합니다. 검사 시간은 40% 단축되고 인건비는 약 50% 절감됩니다.

자동화 시스템은 분류 및 검증에도 도움을 주어 고품질 제품만 생산되도록 보장합니다. 지속적인 개선을 위해 데이터를 수집하고 새로운 품질 관리 작업에 적응합니다. 식품 가공 분야에서는 머신 비전 시스템이 곡물을 분류하고 고기의 연도를 높은 정확도로 예측합니다. 농업 분야에서는 비전 시스템을 탑재한 드론이 작물의 문제점을 감지하여 자원 활용도를 높이고 지속 가능성을 향상시킵니다.

참고사항: 자동 검사는 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 위험한 작업을 처리함으로써 작업장 안전을 강화합니다.

머신 비전 시스템은 향상된 품질 관리, 효율성 향상, 그리고 더 나은 데이터 관리를 제공합니다. 속도, 정확도, 비용 측면에서 기존 방식을 능가하여 업계가 엄격한 품질 기준을 충족하도록 지원합니다.

머신 비전 시스템은 이미지 캡처, 특징 추출, 분류 등의 단계를 거쳐 제품 품질과 공정 제어를 개선합니다. AI와 딥러닝은 이러한 시스템이 높은 정확도와 효율성을 달성하도록 지원합니다. 전문가들은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 지표를 사용하여 이러한 시스템이 인간의 판단과 얼마나 잘 일치하고 복잡한 데이터를 처리하는지 측정합니다. 이제 기업들은 높은 품질을 유지하고 오류를 줄이기 위해 머신 비전에 의존하고 있습니다. AI가 발전함에 따라 이러한 시스템은 품질과 공정 제어에서 더욱 중요한 역할을 할 것입니다.

• 정확도: 시스템이 얼마나 정확하게 예측하는지를 보여줍니다.
• 정확도: 긍정적인 결과의 정확성을 측정합니다.
• 회수: 시스템이 모든 중요한 사례를 찾았는지 확인합니다.
• F1 점수: 공정한 결과를 위해 정밀도와 재현율의 균형을 맞춥니다.

자주 묻는 질문

분류 머신 비전 시스템이란 무엇입니까?

A 분류 머신 비전 시스템 카메라와 컴퓨터를 사용하여 이미지 속 물체를 분류하거나 라벨을 붙입니다. 이러한 시스템은 공장과 기업이 제품을 검사하고, 결함을 발견하고, 품목을 빠르고 정확하게 정리하는 데 도움을 줍니다.

딥러닝은 머신 비전 분류를 어떻게 개선하는가?

깊은 학습 기계가 여러 이미지로부터 학습하도록 돕습니다. 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 찾아냅니다. 이 기술은 정확도를 높이고 시스템이 얼굴 인식이나 필체 판독과 같은 더 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 합니다.

산업계에서 품질 관리를 위해 머신 비전을 사용하는 이유는 무엇입니까?

산업계는 머신 비전을 사람보다 빠르고 정확하게 처리하기 때문에 이를 활용합니다. 이러한 시스템은 오류를 줄이고 비용을 절감하며, 기업이 엄격한 품질 기준을 충족하는 데 도움을 줍니다. 또한 위험한 검사 작업을 처리하여 작업자의 안전을 보호합니다.

머신 비전 시스템은 조명이 어둡거나 이미지가 좋지 않은 상황에서도 작동할 수 있습니까?

네, 최신 머신 비전 시스템은 특수 필터와 이미지 처리 도구를 사용합니다. 이러한 도구는 이미지를 정리하고, 노이즈를 제거하고, 밝기를 조절합니다. 덕분에 시스템은 열악한 환경에서도 원활하게 작동할 수 있습니다.

머신 비전 분류에서 흔히 발생하는 과제는 무엇입니까?

이미지 품질 저하, 조명 변화, 그리고 유사한 물체의 출현 등이 과제로 남아 있습니다. 엔지니어들은 더 나은 카메라, 고급 알고리즘, 그리고 더 많은 훈련 데이터를 활용하여 이러한 문제를 해결합니다.

도 참조

머신 비전에서의 객체 감지에 대한 포괄적인 가이드

머신 비전 시스템의 정렬 기술 기본

컴퓨터 비전 모델 및 머신 시스템 개요

이미지 처리가 현대 머신 비전 시스템을 강화하는 방식

품질 관리 시스템에서 이미지 인식의 중요성