딥 러닝이 머신 비전 시스템을 어떻게 향상시키는가

딥러닝은 시각적 데이터 분석 방식에 혁명을 일으켰습니다. 기존 방식과 달리, 딥러닝은 기계가 수동 개입 없이 이미지나 비디오에서 직접 학습할 수 있도록 합니다. 이러한 기능을 통해 딥러닝 머신 비전 시스템은 객체 식별이나 이상 감지와 같은 복잡한 작업을 놀라운 정밀도로 자동화할 수 있습니다. 딥러닝의 뛰어난 적응력은 역동적인 환경과 끊임없이 변화하는 시나리오에 대응할 수 있도록 해줍니다. 전 세계 산업계는 생산성을 높이고, 오류를 줄이며, 한때는 불가능했던 결과를 달성하기 위해 이 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다.

주요 요점

• 딥러닝은 패턴을 자동으로 찾아 작업을 더 빠르고 정확하게 만들어줍니다.

• 좋은 입력 데이터는 중요하며, 선명한 이미지일수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

• 딥러닝은 다음과 같은 어려운 작업에 적합합니다. 물건 찾기 또는 이미지를 분할합니다.

• 이 기술은 빠르게 작동하여 자율 주행 자동차와 공장 기계가 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

• 딥러닝을 사용하면 작업을 개선하다 시간이 지남에 따라 비용이 낮아집니다.

머신 비전에서의 딥 러닝 이해

딥러닝이란 무엇인가

딥러닝은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하기 위해 다층 신경망을 사용하는 머신러닝의 한 분야입니다. 이러한 신경망은 여러 층으로 데이터를 분석하며, 각 층은 점점 더 복잡한 특징을 추출합니다. 예를 들어, 이미지 인식에서 첫 번째 층은 경계선을 감지하고, 두 번째 층은 모양을 식별하며, 그 다음 층들은 자동차나 얼굴과 같은 물체를 인식합니다.

일상생활에서 딥러닝을 접하는 사례는 많습니다. Siri나 Alexa와 같은 챗봇과 가상 비서들은 사용자의 질문을 이해하고 답변하는 데 딥러닝을 활용합니다. 의료 분야에서는 의사가 의료 영상을 분석하여 진단 정확도를 높이는 데 도움을 줍니다. 금융 서비스에서는 사기 탐지 및 예측 분석에 딥러닝을 활용하고, 법 집행 기관에서는 범죄 활동 패턴을 파악하는 데 딥러닝을 활용합니다. 이러한 사례들은 딥러닝이 복잡한 작업을 자동화하여 산업을 어떻게 혁신하는지 보여줍니다.

딥 러닝이 머신 비전 시스템을 구동하는 방식

딥러닝이 향상됩니다 머신 비전 시스템 특징 추출을 자동화하고 정확도를 향상시킵니다. 기존 시스템은 에지나 텍스처와 같은 특징을 식별하기 위해 수동 프로그래밍이 필요합니다. 반면, 딥러닝 머신 비전 시스템은 이러한 특징을 데이터에서 직접 학습하여 적응성과 효율성을 높입니다.

입력 데이터의 품질은 시스템 성능에 중요한 역할을 합니다. 고품질 이미지는 더 나은 결과를 가져오지만, 조명이 어둡거나 흐릿함(blur)과 같은 왜곡은 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 그러나 딥러닝은 이러한 문제 중 일부를 보완합니다. 예를 들어, 스마트 조명 구성은 결함 감지 또는 객체 분류에서 딥러닝 신경망의 성능을 크게 향상시킵니다.

이러한 시스템의 효과를 측정하려면 평균 제곱 오차(MSE), 최대 신호 대 잡음비(PSNR), 구조적 유사성 지수(SSIM)와 같은 지표를 사용할 수 있습니다. 간략한 개요는 다음과 같습니다.

이러한 측정 항목을 활용하면 딥 러닝 머신 비전 시스템이 실제 시나리오에서 얼마나 잘 수행되는지 평가할 수 있습니다.

기존 머신 비전 시스템과 딥 러닝 머신 비전 시스템 비교

기능 추출: 수동 대 자동

특징 추출은 머신 비전 시스템에서 중요한 단계입니다. 이미지에서 중요한 패턴이나 특징을 식별하고 분리하여 기계가 분석하기 쉽게 만드는 과정입니다. 기존 시스템은 수동 특징 추출에 의존하는데, 이 경우 에지, 모양, 질감과 같은 특징을 감지하기 위한 특정 규칙이나 알고리즘을 정의해야 합니다. 이 과정은 각 애플리케이션에 맞게 규칙을 조정해야 하므로 상당한 전문 지식과 시간이 필요합니다.

반면, 딥 러닝 머신 비전 시스템은 특징 추출을 자동화합니다. 시스템을 수동으로 프로그래밍하는 대신, 대용량 데이터 세트를 사용하여 학습시킵니다. 시스템은 데이터 패턴을 분석하여 스스로 특징을 식별하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, SqueezeNet과 VGG-16과 같은 딥 러닝 모델은 질병 감지 및 이미지 분류와 같은 작업에서 탁월한 성능을 보였습니다. 연구에 따르면 이러한 모델은 기존 방식보다 더 높은 정확도, F1 점수, 그리고 매튜스 상관 계수를 달성합니다. 한 연구에서는 SqueezeNet 특징을 사용하여 97.3%의 분류 정확도를 달성했다고 보고하며, 이는 자동 특징 추출의 힘을 보여줍니다.

자동 특징 추출은 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 시간도 절약해 줍니다. 더 이상 다양한 작업에 맞춰 알고리즘을 미세 조정하는 데 시간을 허비할 필요가 없습니다. 대신, 시스템이 새로운 데이터에 적응하여 더욱 다재다능하고 효율적으로 작동합니다.

성능 및 적응성 차이

기존 학습 방식과 딥러닝 방식을 비교할 때, 성능과 적응성은 핵심적인 차별화 요소로 두드러집니다. 기존 시스템은 복잡한 작업과 역동적인 환경에 적응하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 더 작은 데이터 세트와 더 단순한 모델에 의존하기 때문에 변동성을 처리하는 능력이 제한적입니다. 반면, 딥러닝 시스템은 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 패턴을 학습하는 능력 덕분에 이러한 영역에서 탁월한 성과를 보입니다.

아래 표는 두 가지 접근 방식 간의 주요 차이점을 몇 가지 강조하여 보여줍니다.

딥 러닝 시스템은 적응성 측면에서도 기존 방식을 능가합니다. 이진 분류부터 이미지 분할, 객체 감지까지 광범위한 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, IoU(Intersection over Union) 및 mAP(Mean Average Precision)와 같은 지표는 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 작업에서 이러한 시스템의 성능을 보여줍니다. 새로운 데이터와 환경에 적응하는 능력은 의료, 제조, 운송과 같은 산업에 이상적입니다.

그러나 이러한 적응력에는 대가가 따릅니다. 딥러닝 시스템은 상당한 연산 리소스와 방대한 레이블링된 데이터셋을 필요로 합니다. 이러한 어려움에도 불구하고, 뛰어난 성능과 유연성 덕분에 딥러닝은 복잡한 문제를 해결하는 데 유용한 도구로 자리매김했습니다.

딥 러닝 머신 비전 시스템의 주요 기능

객체 감지 및 인식

객체 감지 및 인식은 딥 러닝 머신 비전 시스템의 가장 강력한 기능 중 하나입니다. 이러한 시스템은 이미지나 비디오 내의 객체를 식별하고 분류하여 얼굴 인식, 차량 감지, 재고 관리와 같은 애플리케이션을 구현합니다. YOLOv11x와 같은 알고리즘을 사용하면 감지 작업에서 탁월한 정확도를 얻을 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• YOLOv11x는 0.949의 정밀도와 0.850의 재현율을 달성하여 높은 감지 정확도를 보장합니다.

• 평균 정밀도(mAP50)는 0.901에 도달했고, mAP50-95는 0.786을 기록하여 다양한 시나리오에서 효과가 입증되었습니다.

• 실제 테스트에서는 샘플의 86.89%가 신뢰도 점수가 0.85를 초과하여 신뢰성이 우수하다는 것을 보여주었습니다.

이러한 결과는 딥 러닝 모델이 객체 감지에 얼마나 뛰어난지 보여주며, 이를 통해 소매, 보안, 운송과 같은 산업에 필수적인 요소가 될 수 있음을 보여줍니다.

이상 탐지 및 품질 관리

이상 감지 제품 품질과 운영 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 딥러닝 시스템은 이미지를 분석하여 기존 방식으로는 놓칠 수 있는 결함이나 불규칙성을 식별합니다. 딥러닝 시스템의 효과를 검증하는 지표를 사용하여 성능을 평가할 수 있습니다.

이러한 측정 항목은 딥 러닝이 어떻게 향상되는지 보여줍니다. 품질 관리 프로세스제조, 전자 등의 산업에서 오류를 줄이고 생산성을 향상시킵니다.

이미지 분할 및 분류

이미지 분할 및 분류를 통해 시각적 데이터를 의미 있는 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 이 기능은 의료 영상, 자율주행차, 산업 검사 등 세부적인 분석이 필요한 애플리케이션에 필수적입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 의료 영상 분야에서 분할은 암 탐지 및 세포 구조 분류를 향상시킵니다.

• 자율주행차는 차선 감지, 장애물 추적, 교통 표지판 인식에 세분화를 활용합니다.

• 위성 이미지는 도시 계획, 재난 대응, 환경 모니터링 분야에서 세분화를 통해 이점을 얻을 수 있습니다.

• 산업용 검사는 세분화를 통해 결함 탐지 및 품질 관리를 강화합니다.

이러한 응용 프로그램은 복잡한 시각적 작업을 처리하는 데 있어 딥 러닝의 다양성을 보여주며, 이를 현대 머신 비전 시스템의 초석으로 삼습니다.

산업 전반에 걸친 머신 비전의 딥 러닝 적용

제조 및 산업 자동화

딥 러닝은 더욱 스마트하고 효율적인 프로세스를 가능하게 함으로써 제조 및 산업 자동화를 혁신했습니다. 딥 러닝 머신 비전 시스템을 사용하면 조립 라인 최적화결함을 감지하고 전반적인 생산 품질을 개선합니다. 이러한 시스템은 이미지와 비디오를 실시간으로 분석하여 기존 방식으로는 놓칠 수 있는 패턴과 이상을 파악합니다.

예를 들어, 폭스바겐과 제너럴 일렉트릭 같은 기업들은 운영에 딥러닝을 성공적으로 구현했습니다. 아래 표는 이러한 기업들이 이 기술을 통해 어떤 이점을 얻었는지 보여줍니다.

이러한 예는 딥 러닝이 정확도를 어떻게 향상시키는지 보여줍니다. 가동 중지 시간 감소제조 생산성을 향상시킵니다. 반복적인 작업을 자동화하고 문제를 조기에 감지함으로써 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

의료 영상 및 진단

의료 분야에서 딥러닝은 의료 영상 및 진단에 중요한 역할을 합니다. 이러한 시스템을 사용하면 엑스레이, MRI, CT 스캔을 놀라운 정밀도로 분석할 수 있습니다. 딥러닝은 의사들이 암, 심장 질환, 신경 질환 등의 질병을 더 빠르고 정확하게 진단하는 데 도움을 줍니다.

딥러닝 모델은 의료 영상에서 이상 징후를 식별하는 데 필수적인 이미지 분할에 탁월합니다. 예를 들어, 종양을 분리하거나 세포 구조의 미묘한 변화를 감지할 수 있습니다. 이러한 기능은 진단 정확도를 높이고 조기 개입을 가능하게 하여 생명을 구할 수 있습니다. 전 세계 병원과 연구 기관에서 이러한 시스템을 사용하여 환자 치료를 개선하고 업무 흐름을 간소화하고 있습니다.

딥 러닝 시스템의 적응성 또한 큰 이점을 제공합니다. 방대한 의료 이미지 데이터 세트를 학습하여 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다. 이는 복잡한 사례와 희귀 질환을 처리하는 데 매우 중요합니다. 딥 러닝을 의료 영상에 통합하면 더 나은 결과를 얻고 의료 전문가의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.

교통 및 자율 시스템

딥러닝은 교통, 특히 자율주행 시스템에 혁명을 일으켰습니다. 자율주행차, 드론, 교통 관리 시스템에서 그 영향력을 확인할 수 있습니다. 이러한 시스템은 센서 데이터를 처리하고, 물체를 감지하고, 안전하게 주행하기 위해 딥러닝을 활용합니다.

합성곱 신경망(CNN)은 특히 교통 분야에 효과적입니다. 물체 감지 및 장면 인식에 탁월하여 도로 특징, 장애물, 보행자 식별에 이상적입니다. 다음은 CNN의 성능을 보여주는 주요 성능 통계입니다.

• CNN은 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)와 같은 대회에서 최고의 성과를 거두었습니다.

• 이들은 카메라, LiDAR, 레이더에서 수집한 고차원 센서 데이터를 처리하여 도로 특징을 정확하게 감지합니다.

• Mask R-CNN 및 Faster R-CNN과 같은 고급 아키텍처는 동적 환경에서의 분할 및 감지 기능을 개선합니다.

• 실시간 인식 기능을 통해 폐쇄 및 물체 모양의 변화가 있는 복잡한 상황에서도 도시 지역에서 안전한 탐색이 가능합니다.

딥러닝 기반 자율주행 시스템은 더욱 안전하고 효율적인 교통을 보장합니다. 이러한 시스템은 차량, 보행자, 도로 표지판을 감지하여 사고를 줄이고 교통 흐름을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 딥러닝은 교통 혁신을 지속적으로 주도하여 더욱 스마트하고 신뢰할 수 있는 교통 시스템을 만들어갈 것입니다.

농업 및 물류 분야의 새로운 응용 분야

딥러닝은 더욱 스마트하고 효율적인 시스템을 도입하여 농업과 물류를 혁신하고 있습니다. 이 기술을 활용하여 작물 모니터링, 수확량 예측, 공급망 최적화 등의 과제를 해결할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 낭비를 줄이고 지속가능성을 향상시킵니다.

농업: 농업 관행 혁신 🌾

딥러닝은 작물과 토양 상태를 비교할 수 없을 정도로 정확하게 모니터링할 수 있는 정밀 농업을 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 위성 이미지와 드론 영상을 분석하여 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되는 패턴을 감지합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 작물 상태 모니터링: 딥러닝 모델은 질병, 영양 결핍, 해충 발생을 조기에 식별합니다. 이를 통해 적시에 조치를 취하고 대규모 피해를 예방할 수 있습니다.

• 수율 예측: 알고리즘은 과거 데이터와 기상 패턴을 분석하여 작물 수확량을 예측합니다. 정확한 예측은 더 나은 계획을 세우고 재정적 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

• 잡초 감지: 자동화된 시스템은 잡초와 작물을 구별하여 집중적인 살포를 가능하게 하고 제초제 사용을 줄입니다.

팁: 농업에 딥러닝을 활용하면 자원을 절약하고 환경 지속가능성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 정밀 관개 시스템은 물 소비를 최대 30%까지 줄입니다.

물류: 공급망 최적화 🚚

물류 분야에서 딥러닝은 프로세스를 자동화하고 의사 결정을 개선하여 효율성을 향상시킵니다. 이러한 시스템을 활용하여 운영을 간소화하고, 비용을 절감하고, 적시 배송을 보장할 수 있습니다. 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.

1. 수요 예측 : 딥러닝은 과거 데이터와 시장 동향을 기반으로 고객 수요를 예측합니다. 정확한 예측은 재고 수준을 최적화하고 재고 부족을 방지하는 데 도움이 됩니다.

2. 배송 경로 최적화 : 알고리즘은 교통 패턴, 기상 조건, 배송 제약 조건을 분석하여 가장 빠르고 비용 효율적인 경로를 찾아냅니다.

3. 창고 자동화: 비전 기반 시스템은 재고를 식별하고 추적하여 분류 및 포장 속도를 높입니다. 이를 통해 인적 오류를 줄이고 운영 속도를 향상시킵니다.

실제 세계에 미치는 영향: 지표 및 예시 📊

딥러닝은 이미 농업과 물류 분야에서 놀라운 성과를 보였습니다. 이러한 산업 전반에 걸친 딥러닝의 영향을 비교해 보겠습니다.

이러한 지표는 딥러닝이 두 부문 모두에서 측정 가능한 개선을 어떻게 촉진하는지 보여줍니다.

미래 잠재력 🌟

농업과 물류 분야에서 딥러닝의 미래는 밝습니다. 자율 농업 장비와 완전 자동화된 창고와 같은 발전을 기대할 수 있습니다. 이러한 혁신은 생산성과 지속가능성을 더욱 향상시켜 해당 산업이 어려움에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있도록 도울 것입니다.

주의 사항: 딥 러닝을 도입하려면 데이터 수집 및 인프라에 대한 투자가 필요합니다. 하지만 장기적인 이점이 초기 비용을 훨씬 상회하기 때문에 딥 러닝 도입은 가치 있는 시도입니다.

딥러닝 머신 비전 시스템의 과제와 한계

데이터 및 계산 요구 사항

딥 러닝 머신 비전 시스템은 상당한 데이터와 연산 리소스를 요구합니다. 이러한 모델을 효과적으로 학습시키려면 방대한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. Musashi AI의 AI 기술 관리자인 Martin Bufi는 딥 러닝 알고리즘이 학습 및 검증을 위해 방대한 데이터 세트를 필요로 한다고 강조합니다. 그러나 깨끗하고 정확하게 레이블링된 데이터를 얻는 것은 어려울 수 있습니다. Visionary.ai의 CTO인 Yoav Taieb는 특히 희귀한 결함이나 특수한 환경에서 작업할 때 이러한 어려움이 더욱 크다고 강조합니다.

딥 러닝의 연산 강도 또한 과제를 안겨줍니다. Prophesee의 CEO인 루카 베레는 AI 애플리케이션에는 상당한 처리 능력이 필요하며, 리소스가 제한된 엣지 또는 모바일 기기에서는 이러한 처리 능력이 더욱 어려워진다고 설명합니다. 이러한 모델을 대규모로 배포하면 복잡성이 한층 더 증가합니다. Zebra Technologies의 피에란토니오 보리에로는 딥 러닝을 기존 시스템에 통합하는 데 상당한 리소스와 전문 지식이 필요한 경우가 많다고 지적합니다.

팁: 이러한 과제를 극복하려면 데이터 증강 기술과 클라우드 기반 컴퓨팅 솔루션을 사용하여 로컬 시스템의 부담을 줄이는 것을 고려하세요.

윤리적 및 편견 문제

딥러닝 머신 비전 시스템의 윤리적 문제는 편향, 공정성, 그리고 개인정보보호를 중심으로 합니다. 편향된 데이터셋을 기반으로 학습된 알고리즘은 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템은 개인 식별 오류로 인한 부당 체포 사례로 비판을 받아 왔습니다. 컴퓨터 비전 윤리에 관한 한 연구는 신뢰와 규정 준수를 유지하기 위해 데이터셋 편향을 해결하고 모델 공정성을 확보하는 것의 중요성을 강조합니다.

시스템이 민감한 데이터를 처리할 때 개인정보 보호 문제도 발생합니다. 데이터 수집 및 사용은 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수해야 합니다. 윤리적인 AI를 구축하려면 모델 개발 및 배포 과정 모두에서 투명성과 책임감이 필요합니다.

주의 사항: 다양한 데이터 세트를 통합하고 민감한 정보를 익명화하면 이러한 윤리적 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

확장성 및 실시간 처리 제약

실시간 애플리케이션을 위한 딥 러닝 시스템 확장에는 기술적 어려움이 따릅니다. 이러한 시스템은 시각적 데이터를 즉시 분석하기 위해 고속 처리가 필요한 경우가 많습니다. 자율주행차나 산업 자동화와 같은 상황에서는 지연이 심각한 오류로 이어질 수 있습니다. Neurocle의 이홍석 대표는 결함이 드물게 발생하는 환경에서는 확장 가능한 솔루션에 필요한 충분한 데이터를 확보하기가 더 어렵다고 지적합니다.

실시간 처리에는 최적화된 알고리즘과 하드웨어가 필요합니다. 이러한 요구 사항을 충족하려면 특수 GPU나 엣지 컴퓨팅 장치가 필요할 수 있습니다. 그러나 이러한 솔루션은 비용이 많이 들고 리소스도 많이 소모되어 소규모 조직의 접근성이 제한될 수 있습니다.

팁: 확장성을 개선하려면 성능과 비용의 균형을 이루는 가벼운 모델과 하드웨어 가속기를 살펴보세요.

딥 러닝은 머신 비전 시스템을 혁신하여 탁월한 정확도와 적응성을 제공합니다. 특징 추출을 자동화하고 결함 감지 및 이미지 분류와 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있는 딥 러닝의 이점을 누리실 수 있습니다. 아래 표는 딥 러닝의 전반적인 성능을 보여줍니다.

기술이 발전함에 따라 딥 러닝은 머신 비전을 계속해서 재정의하여 산업 전반에 걸쳐 획기적인 혁신을 가져올 것입니다.

자주 묻는 질문

딥 러닝이 기존 머신 비전 방식보다 나은 점은 무엇입니까?

딥러닝은 특징 추출을 자동화하여 시간을 절약하고 정확도를 향상시킵니다. 딥러닝은 새로운 데이터에 적응하고 객체 감지 및 이미지 분할과 같이 기존 방식으로는 달성하기 어려운 복잡한 작업을 처리합니다.

딥 러닝 시스템에는 대규모 데이터 세트가 필요한가요?

네, 딥러닝 시스템은 학습을 위해 방대한 레이블이 지정된 데이터셋이 필요합니다. 이러한 데이터셋은 시스템이 패턴을 학습하고 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 데이터 증강 기법을 사용하여 더 작은 데이터셋을 확장할 수 있습니다.

딥러닝이 실시간 애플리케이션을 처리할 수 있을까?

딥러닝은 다음과 같은 실시간 작업에 탁월합니다. 자율 주행 산업 자동화. GPU나 엣지 디바이스와 같은 특수 하드웨어는 빠른 처리를 보장합니다. 경량 모델은 실시간 요구 사항 충족에도 도움이 됩니다.

딥 러닝 시스템을 구현하는 데 비용이 많이 들까요?

딥 러닝 시스템은 하드웨어, 소프트웨어 및 데이터 수집에 대한 투자가 필요합니다. 하지만 정확도와 효율성 향상과 같은 장기적인 이점은 초기 비용보다 훨씬 큽니다. 클라우드 기반 솔루션은 비용을 절감할 수 있습니다.

딥러닝에서 윤리적 문제를 어떻게 해결하시나요?

다양한 데이터 세트를 사용하고, 공정성을 보장하며, 민감한 정보를 익명화함으로써 윤리적 문제를 완화할 수 있습니다. 윤리적인 AI 구축을 위해서는 모델 개발의 투명성과 GDPR과 같은 개인정보 보호 규정 준수가 필수적입니다.

도 참조

딥러닝 기술을 통한 머신 비전 시스템 향상

신경망 프레임워크를 통한 머신 비전 시스템 혁신

합성 데이터를 활용한 머신 비전 시스템 개선

머신 비전 시스템에서 특징 추출의 역할

필터링을 통해 머신 비전 시스템의 정확도가 향상될까요?