머신 비전 시스템에서 모델 선택이 더욱 쉬워졌습니다

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머신 비전 시스템에서 모델 선택이 더욱 쉬워졌습니다

머신 비전 시스템에 적합한 모델을 선택하는 것이 부담스러울 필요는 없습니다. 이제 다양한 도구와 지표 덕분에 프로세스가 더욱 간편해졌습니다.

  • 교차 검증 방법은 모델을 직접 비교할 수 있도록 84.4%와 같은 명확한 정확도 점수를 보고합니다.
  • scikit-learn과 R의 glmnet과 같은 패키지는 기본 제공 정규화 및 교차 검증을 제공하여 사용자가 과잉 적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
  • 평균 절대 오차와 R 제곱과 같은 지표는 모델 성능을 판단하는 쉬운 방법을 제공합니다.
    단계별 접근 방식은 문제 정의부터 최적의 모델 선택까지 각 단계를 명확하게 해줍니다. 이러한 구조는 팀이 실제 목표에 맞춰 작업을 조정할 수 있도록 도와줍니다. 적절한 지침을 통해 모델 선택 머신 비전 시스템은 모든 팀에서 쉽게 관리할 수 있습니다.

주요 요점

  • 작업의 복잡성에 따라 머신 비전 모델을 선택합니다. 간단한 작업에는 기존 모델이 맞고, 복잡한 작업에는 딥 러닝이 필요합니다.
  • 좋은 하드웨어 이미지 품질과 모델 정확도를 개선하려면 고해상도 카메라와 적절한 조명이 필요합니다.
  • 모델 평가 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 명확한 측정 항목을 통해 신뢰할 수 있는 성능을 보장합니다.
  • 최상의 결과를 얻으려면 데이터 품질 검사, 기능 선택, 모델 튜닝, 공정성 테스트를 포함한 단계별 워크플로를 따르세요.
  • 과도한 적합, 편향 무시, 부적절한 문서화와 같은 일반적인 실수를 방지하여 신뢰할 수 있는 머신 비전 시스템을 구축하세요.

애플리케이션 요구사항

비전 과제

머신 비전 시스템은 비전 작업을 요구 사항에 맞춰야 합니다. 신청공장에서는 이미지 처리 시스템이 여러 작업에 도움을 줍니다. 부품 분류, 로봇 안내, 품목 개수 계산, 결함 확인 등이 여기에 포함됩니다. 예를 들어, 컨베이어 벨트 위의 나사 개수를 세거나 제품에 올바른 라벨이 부착되어 있는지 확인하는 시스템이 필요할 수 있습니다. 어떤 작업에서는 물체의 크기를 측정하거나 바코드를 읽어야 하고, 어떤 작업에서는 표면의 작은 결함을 발견하거나 작업자의 안전 장비 착용 여부를 확인해야 합니다.

산업용 이미지 처리 시스템은 종종 카메라를 사용하여 실시간 이미지를 캡처합니다. 이미지 정보 처리는 이 이미지에서 문제를 확인하거나 품목 수를 계산합니다. 프로그래머블 로직 컨트롤러는 이 정보를 사용하여 불량 제품을 제거하거나 작업자에게 경고할 수 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 선택은 비전 작업에 따라 달라집니다. 예를 들어, 표면 결함 감지에는 고화질 카메라와 고급 이미지 처리가 필요합니다. 반면, 식품 온도 모니터링에는 열화상 카메라와 딥러닝이 사용됩니다. 아래 표는 작업마다 필요한 하드웨어와 소프트웨어가 어떻게 다른지 보여줍니다.

응용 프로그램 요구 사항 / 작업 하드웨어 선택 소프트웨어 선택 이유/영향
표면 결함 감지 고화질 카메라 딥러닝, 이미지 처리 정밀한 검사, 높은 정확도
내부 구성 분석 초분광 센서, X선 다중 스펙트럼 이미지 분류 내부 속성, 고급 이미징
부피 및 크기 측정 3D 스테레오 카메라, RGB-D 카메라 깊이 분석 알고리즘 정확한 볼륨 추정

성과 기준

성능 모든 이미지 처리 시스템의 핵심입니다. 시스템은 빠르게 작동하고 정확한 결과를 제공해야 합니다. 일반적인 성능 측정 기준으로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수가 있습니다. 이러한 지표는 머신 비전 시스템이 결함을 발견했는지 또는 항목을 정확하게 계산했는지 사용자에게 알려줍니다. 예를 들어, 정확도는 시스템이 얼마나 자주 정확한지 보여줍니다. 정밀도는 감지된 결함 중 실제 결함의 수를 나타냅니다. 재현율은 시스템이 발견한 실제 결함의 수를 나타냅니다. F1 점수는 정밀도와 재현율을 결합하여 균형 잡힌 시각을 제공합니다.

다른 성능 요인으로는 시스템 작동 속도와 에너지 사용량이 있습니다. 일부 시스템은 이미지를 실시간으로 처리해야 하므로 낮은 지연 시간이 중요합니다. 특히 소형 기기의 경우 모델 크기 또한 중요합니다. ImageNet과 같은 표준 데이터셋은 다양한 시스템을 비교하는 데 도움이 됩니다. 통계 검정과 신뢰 구간은 결과의 유의미성을 보장합니다. 효과적인 이미지 정보 처리는 강력한 하드웨어와 스마트 소프트웨어 모두에 달려 있습니다. GPU와 같은 특수 하드웨어는 일부 알고리즘의 성능을 향상시키지만, 다른 알고리즘의 성능을 제한할 수 있습니다. 이는 애플리케이션 요구 사항이 머신 비전 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 선택에 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

모델 선택 머신 비전 시스템

모델 유형

모델 선택 머신 비전 시스템은 주요 모델 유형을 이해하는 것부터 시작됩니다. 두 가지 주요 그룹이 있습니다. 기존 머신 러닝 모델과 딥 러닝 모델각 그룹은 고유한 강점을 가지고 있으며 머신 비전 시스템의 다양한 요구 사항에 부합합니다.

아래 표는 두 그룹을 비교한 것입니다.

아래 전통적인 머신 러닝(ML) 딥 러닝 (DL)
훈련 시간 더 짧게; 초에서 분까지 더 길어짐; 더 많은 시간과 강력한 GPU가 필요함
전산 자원 표준 CPU에서 실행되며 비용 효율적입니다. GPU 또는 특수 하드웨어가 필요합니다
데이터 세트 크기 요구 사항 소규모 데이터 세트로 작업 대규모 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다.
모델 복잡성 간단한 모델(예: 의사결정 트리, 선형 회귀) 복잡한 다층 아키텍처
확장성 빅데이터로 제한됨 더 많은 데이터로 개선됨; 높은 확장성
통역 성 이해하기 쉽고 디버깅하기 쉽습니다. 설명하기 어렵습니다. 종종 "블랙박스"
처리 기간 매우 빠른 추론 ML에 비해 추론 속도가 느림

기존 모델에는 의사 결정 트리, 지원 벡터 머신, 로지스틱 회귀가 포함됩니다. 이러한 모델은 데이터가 제한적이고 문제가 단순할 때 효과적입니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 모델은 복잡한 이미지와 대규모 데이터 세트를 처리합니다. 원시 데이터에서 직접 패턴을 학습하므로 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 작업에 매우 효과적입니다.

각각을 사용하는 경우

모델 선택 머신 비전 시스템은 작업과 데이터에 따라 달라집니다. 물체 개수 측정이나 바코드 판독과 같은 간단한 작업에는 기존 모델을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 모델은 데이터 사용량이 적고 기본 하드웨어에서 실행됩니다. 또한, 결정에 대한 명확한 이유를 제공하여 사용자가 결과를 신뢰할 수 있도록 도와줍니다.

딥러닝 모델은 복잡한 작업에서 빛을 발합니다. 예를 들어, 표면의 미세한 결함을 감지하거나 군중 속의 얼굴을 인식하는 데는 딥러닝이 필요합니다. 이러한 모델은 많은 이미지 세부 정보를 처리하고 대규모 데이터세트로부터 학습합니다. 더 높은 컴퓨팅 파워가 필요하지만, 기존 모델이 놓치는 패턴을 찾아낼 수 있습니다.

연구원들은 작업 복잡성이 어떤 모델이 가장 효과적인지에 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 머신 비전 시스템이 간단한 작업에 직면하면 기존 모델처럼 모델이 필요 없는 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 작업이 어려워질수록 시스템은 딥러닝과 같은 모델 기반 접근 방식을 통해 이점을 얻습니다. 뇌도 이 전략을 사용합니다. 작업이 복잡해지면 더 유연하고 탐색적인 방법으로 전환합니다. 불확실성이 높을 때는 시스템이 신뢰성을 위해 더 단순한 모델로 돌아갈 수 있습니다.

Tip 항상 모델을 작업에 맞춰야 합니다. 간단한 작업에는 간단한 모델이 필요하고, 복잡한 작업에는 고급 모델이 필요합니다.

모델선정 머신비전 시스템도 강력한 평가가 필요합니다. 교차 검증 팀이 모델을 테스트하고 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터를 너무 잘 학습하지만 새로운 데이터에서는 제대로 작동하지 않을 때 발생합니다. 교차 검증은 데이터를 여러 부분으로 나누고, 일부 부분에서 모델을 훈련시킨 후 다른 부분에서 테스트합니다. 이 과정은 모델이 다른 데이터에서도 잘 작동하는지 확인합니다.

일반적인 교차 검증 전략은 다음과 같습니다.

  • K-폴드 교차 검증은 데이터를 K개의 그룹으로 나누고 각 그룹을 검정합니다.
  • 중첩 교차 검증은 올바른 모델 복잡성을 선택하고 일반화를 확인하는 데 도움이 됩니다.
  • 계층적 교차 검증은 클래스 균형을 유지하는데, 이는 드문 결함에 중요합니다.
  • 시계열 교차 검증은 시간 기반 작업에서 이미지의 순서를 존중합니다.
  • 정규화는 모델에 페널티를 추가하여 모델을 더 단순하게 만들고 과도하게 적합될 가능성을 줄입니다.
  • 관련된 데이터를 같은 폴더에 모아 두면 데이터 유출을 방지할 수 있습니다.

이러한 도구를 사용하면 모델 선택 머신 비전 시스템이 더욱 쉬워집니다. 팀은 교차 검증의 평균 점수(예: R² 또는 평균 절대 오차)를 사용하여 모델을 비교할 수 있습니다. 이러한 단계를 통해 선택한 모델이 실제 환경에서 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

머신 비전 하드웨어

머신 비전 하드웨어

카메라와 렌즈

카메라와 렌즈는 모든 것의 핵심을 형성합니다. 이미지 획득 장치 머신 비전 하드웨어에서 이러한 선택은 캡처된 이미지의 품질과 유용성을 결정합니다. 시야각과 해상도는 시스템이 보고 측정할 수 있는 것의 한계를 설정합니다. 고해상도 카메라는 이미지 수집 장치가 미세한 결함을 발견할 수 있도록 하여 표면 검사와 같은 작업의 성능을 향상시킵니다. 렌즈 또한 중요한 역할을 합니다. 배럴이나 핀쿠션과 같은 다양한 유형의 렌즈 왜곡은 물체의 외관을 변화시킬 수 있습니다. 이러한 왜곡은 크기 추정에 오류를 유발할 수 있으며, 때로는 최대 30%까지 오차가 발생할 수 있습니다. 캘리브레이션 및 보정 알고리즘은 이러한 문제를 해결하고 측정 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

렌즈 왜곡 영향 머신 비전 성능에 미치는 영향
특정 렌즈에서는 최대 1.4픽셀의 왜곡이 발생합니다. 보정하지 않으면 측정 정확도가 측정 가능하게 감소합니다.
작은 왜곡은 통계적으로 유의미함 신뢰성에 영향을 미치므로 실제 적용에서는 무시할 수 없음
과적합 없이 매우 중요한 왜곡 매개변수 시스템 정확도에 일관된 영향을 나타냅니다.

이미지 획득 장치에 엄선된 카메라와 렌즈 조합을 통해 머신 비전 하드웨어가 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 보장합니다. 고속 카메라는 고속 생산 라인에 필수적인 실시간 검사를 지원합니다. 광학 해상도와 배율은 시스템이 작은 형상도 선명하게 인식할 수 있도록 도와줍니다.

센서 및 조명

센서와 조명은 이미지 획득 장치를 완성하고 직접 영향을 미칩니다. 머신 비전 하드웨어 성능센서 해상도는 시스템이 얼마나 많은 세부 정보를 포착할 수 있는지를 결정합니다. 적절한 조명과 결합된 고급 센서는 저품질 설정으로는 놓칠 수 있는 결함을 찾아냅니다. 밝기와 각도와 같은 조명 조건은 이미지에 특징이 나타나는 방식을 변화시킵니다. 연구에 따르면 최적화된 조명은 이미지 선명도를 향상시켜 신경망 모델의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, EfficientNet은 적절한 조명 및 센서를 선택했을 때 98% 이상의 결함 감지 정확도를 달성했습니다.

먼지와 습도를 포함한 환경 요인 또한 센서 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 머신 비전 하드웨어는 전류, 진동, 그리고 비전 데이터를 결합하는 센서 융합을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식은 모델 정확도를 높이고 시스템이 다양한 작업에 적응하도록 돕습니다. 이미지 획득 장치에 센서와 조명을 적절하게 조합하면 신뢰할 수 있는 결과를 보장하고 각 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

모델 평가

비교기준

팀은 명확한 기준을 사용합니다. 모델 비교 머신 비전 프로젝트에서 각 모델이 이미지 처리 작업을 얼마나 잘 해결하는지 살펴봅니다. 일반적인 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등이 있습니다. 이러한 수치는 모델이 결함을 발견하거나 객체를 정확하게 계산하는지를 보여줍니다. 객체 감지를 위해 팀은 IoU(Intersection over Union)와 mAP(Mean Average Precision)를 사용합니다. 이미지 분할 작업은 다이스 계수(Dice Coefficient)와 자카드 지수(Jaccard Index)를 사용합니다. 각 지표는 모델 성능에 대한 서로 다른 관점을 제공합니다.

작업 유형 공통 평가 지표 목적/설명
이미지 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, 혼동 행렬 분류 정확성, 정밀도와 재현율 간의 균형, 오류 유형을 측정합니다.
객체 감지 연합 교차(IoU), 평균 평균 정밀도(mAP) 클래스 전체에서 현지화 정확도와 감지 정밀도를 평가합니다.
이미지 분할 주사위 계수, 자카드 지수, 픽셀 정확도 예측된 분할 마스크와 실제 분할 마스크 간의 중복 및 유사성을 평가합니다.
이미지 생성 Inception Score(IS), Frechet Inception Distance(FID) 실제 데이터와 비교하여 생성된 이미지의 품질과 다양성을 정량화합니다.

일부 팀은 다중 기준 의사결정 분석(MCDA) 프레임워크를 사용합니다. 이 방법은 정확도와 계산 복잡도와 같은 여러 지표를 결합하여 모델의 순위를 매깁니다. 분석 계층 프로세스(AHP)는 팀이 어떤 기준이 가장 중요한지 결정하는 데 도움을 줍니다. 이 접근법은 하나의 지표만으로는 충분하지 않은 복잡한 이미지 정보 처리 작업에 효과적입니다.

팀은 또한 A/B 테스트를 사용하여 모델 예측을 실제 결과와 비교합니다. 모델 버전을 추적하고 혼동 행렬과 같은 시각적 도구를 사용합니다. 표준 지표가 이미지 처리 작업에 적합하지 않을 때 사용자 지정 지표가 도움이 됩니다.

도구 및 벤치마크

업계에서는 신뢰할 수 있는 도구와 벤치마크를 사용하여 머신 비전 모델을 테스트합니다. MLPerf는 이미지 처리 및 객체 감지 분야의 황금 표준으로 자리매김했습니다. DAWNBench는 클라우드 플랫폼 전반의 학습 시간과 비용을 측정합니다. DeepBench는 이미지 정보 처리를 위한 하드웨어 성능을 확인합니다. TensorFlow와 Nvidia CUDA 벤치마크는 팀이 모델을 프로파일링하고 GPU 사용량을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

  1. MLPerf: 다양한 하드웨어 유형과 이미지 처리 작업에 대한 모델을 테스트합니다.
  2. DAWNBench: 학습 및 추론의 속도와 비용에 중점을 둡니다.
  3. DeepBench: 저수준 하드웨어 성능을 측정합니다.
  4. TensorFlow 벤치마크 모음: 여러 디바이스에서 모델 성능을 프로파일링합니다.
  5. Nvidia CUDA 벤치마크: GPU 속도와 에너지 사용량을 확인합니다.

팀은 지연 시간, 처리량, 메모리 사용량, 에너지 효율을 검토합니다. 또한, 이미지 처리 요구 사항과 하드웨어에 맞는 도구를 선택합니다. 이러한 벤치마크는 팀이 실제 이미지 정보 처리에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다.

선택 워크플로

선택 워크플로

단계별 프로세스

명확한 워크플로는 팀이 머신 비전 시스템에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다. 다음 체크리스트는 사용자가 각 중요 단계를 단계별로 안내하도록 도와줍니다.

  1. 데이터 품질 확인
    품질이 낮은 데이터와 결측값이 있는 표본을 제거합니다. 예를 들어, 최소 빈도가 0.01 미만인 특성을 필터링하여 신뢰할 수 있는 정보만 남깁니다.

  2. 기능 관련성 평가
    각 특성에 대한 상관계수를 계산합니다. 이 단계는 어떤 특성이 해당 작업에 가장 중요한지 보여줍니다.

  3. 기능 선택 및 테스트
    다양한 기능 하위 집합을 사용하여 모델을 학습합니다. 각 하위 집합이 정확도와 리소스 사용에 미치는 영향을 측정합니다.

  4. 데이터를 적절하게 분할
    훈련, 검증, 테스트에 각각 별도의 세트를 사용하세요. 편향을 방지하기 위해 최종 테스트 세트는 항상 다른 세트와 분리해 두세요.

  5. 모델 매개변수 조정
    랜덤 포레스트의 트리 수나 SVM의 커널 유형과 같은 설정을 조정합니다. 이 단계는 모델 성능을 향상시킵니다.

  6. 여러 지표로 평가
    정확도, 재현율 및 기타 지표를 활용하세요. A/B 테스트를 수행하여 모델 변경이 비즈니스 목표에 미치는 영향을 확인하세요.

  7. 공정성과 편견에 대한 테스트
    대표성이 부족한 집단에 대한 데이터를 수집하세요. 보호된 범주와 연결된 기능이 있는지 확인하세요.

  8. 모델이 오래되었는지 확인
    새 모델을 이전 모델과 비교합니다. 성능 저하를 기준으로 재학습 빈도를 결정합니다.

  9. 재현성 보장
    학습 과정에서 무작위성을 최소화하세요. 전체 파이프라인에 대해 단위 테스트와 통합 테스트를 실행하세요.

  10. 명확하게 보고하세요
    오류와 편견을 줄이려면 7개 항목으로 구성된 PRIME 목록과 같은 체계적인 체크리스트를 따르세요.

Tip 이 체크리스트를 따르는 팀은 종종 오류가 적고 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻습니다.

일반적인 함정

많은 팀이 모델 선택 과정에서 비슷한 문제에 직면합니다. 다음과 같은 함정을 파악하면 값비싼 실수를 피하는 데 도움이 됩니다.

  • 데이터 품질 검사를 건너뛰면 결과가 좋지 않을 수 있습니다.
  • 훈련과 테스트에 중복되는 데이터를 사용하면 과적합이 발생합니다.
  • 기능 관련성을 무시하면 리소스가 낭비되고 정확도가 떨어집니다.
  • 편향성을 테스트하지 못하면 불공정한 모델이 만들어질 수 있습니다.
  • 모델을 업데이트하지 않으면 예측이 오래될 수 있습니다.
  • 명확한 문서가 없으면 결과를 재현하기 어렵습니다.

팀은 각 단계를 검토하고 지름길을 피해야 합니다. 신중한 계획은 성공적인 머신 비전 시스템으로 이어집니다.

결함 감지

머신 비전 시스템 공장에서 제품의 결함을 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 지원합니다. 이 시스템은 카메라와 스마트 모델을 사용하여 균열, 부품 누락, 표면 결함과 같은 문제를 찾아냅니다. 엔지니어는 명확한 지표를 사용하여 이러한 시스템의 작동 상태를 측정합니다.

메트릭 결함 탐지의 정의 및 역할
정확성 결함과 결함이 아닌 것에 대한 총 예측 중 얼마나 많은 것이 정확한지 보여줍니다.
Precision 감지된 결함 중 실제로 결함인 경우가 얼마나 되는지 측정합니다.
소환 가능한 모든 결함 중에서 시스템이 실제로 발견한 결함의 수를 알려줍니다.
F1- 점수 정확도와 재현율을 균형 있게 조정하여 두 가지 모두에 단일 점수를 부여합니다.
ROC 곡선 참 양성률과 거짓 양성률을 비교하여 모델이 결함과 정상 부분을 얼마나 잘 분리하는지 보여줍니다.
AUC ROC 곡선에 대한 단일 숫자를 제공하여 모델이 결함과 결함이 아닌 것을 구분하는 전반적인 능력을 보여줍니다.

예를 들어, 용접 결함 감지에 사용된 ResNet-50 모델은 평균 96.1%의 정확도를 달성했습니다. 이처럼 높은 점수는 시스템이 대부분의 결함을 발견하고 오경보를 방지할 수 있음을 의미합니다. 또한, 팀은 시스템이 실제 문제를 놓치거나 너무 많은 양품 부품을 불량으로 표시하는 것을 방지하기 위해 정밀도와 재현율을 확인합니다. 이러한 지표는 공장에서 머신 비전 시스템을 신뢰하는 데 도움이 됩니다.

팀에서는 종종 이러한 지표를 사용하여 다양한 모델을 비교하고, 자사의 필요에 가장 적합한 모델을 선택합니다.

개체 카운팅

물체 개수 계산은 머신 비전에서 흔히 사용되는 작업입니다. 시스템은 컨베이어 벨트 위의 병이나 도로 위의 자동차와 같은 품목의 개수를 계산합니다. 빠르고 정확한 개수 계산은 기업이 생산을 추적하고 재고를 관리하는 데 도움이 됩니다.

모델 속도(FPS) 정확도/효율성(mAP)
OLO 로브 2 40 40.2%
OLO 로브 3 30 57.9%
OLO 로브 4 65 43.5%
OLO 로브 7 120 50.0%

모델 속도와 정확도를 보여주는 막대형 차트

YOLOv7과 같은 단일 단계 검출기는 이미지를 매우 빠르게 처리하여 초당 최대 120프레임에 도달합니다. 이러한 속도 덕분에 혼잡한 환경에서도 실시간 계수가 가능합니다. YOLOv5는 차량 계수에서 98.1%의 검출 정확도를 자랑하며 Yolo4-CSP 및 VC-UAV와 같은 다른 모델보다 뛰어납니다. 또한 이러한 모델은 컴퓨터 전력 소모량이 적기 때문에 공장에서 더 작은 장치에서 실행할 수 있습니다.

  • YOLO 모델은 속도와 정확성의 균형을 이루고 있어 실시간 작업에 이상적입니다.
  • 기업들은 이러한 시스템을 교통 모니터링, 포장, 창고 관리에 활용합니다.

강력한 계산 모델을 갖춘 머신 비전 시스템은 기업이 시간을 절약하고 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.


모델 선택 머신 비전 시스템에서는 명확한 단계가 따릅니다. 팀은 작업을 정의하고, 적절한 모델을 선택하고, 성능을 테스트합니다. 조명 및 카메라와 같은 적절한 이미징 하드웨어는 시스템 성공의 최대 80%를 좌우할 수 있습니다. 소프트웨어 알고리즘은 정확한 결과를 위해 픽셀 단위 데이터를 처리합니다. 주요 지표는 다음과 같습니다.

  • 정확한 타이밍을 위한 동기화 정확도
  • 효율적인 운영을 위한 에너지 소비
  • 빠른 데이터 처리를 위한 처리량

이 워크플로를 따르면 팀은 안정적인 시스템을 구축할 수 있습니다. 적절한 접근 방식과 도구를 사용하면 누구나 훌륭한 성과를 달성할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

머신 비전 모델을 선택하는 데 가장 중요한 요소는 무엇입니까?

팀은 다음에 집중해야 합니다. 작업 요구 사항간단한 작업에는 기본 모델이 필요합니다. 복잡한 작업에는 딥러닝이 필요합니다. 데이터 품질과 하드웨어 또한 중요한 역할을 합니다. 모델을 작업에 맞게 조정하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

기존의 머신 러닝 모델이 모든 시각 작업에 적용 가능할까요?

기존 모델은 계산이나 분류와 같은 간단한 작업은 잘 처리하지만, 복잡한 이미지나 대규모 데이터셋에는 어려움을 겪습니다. 딥러닝 모델은 결함 감지나 얼굴 인식과 같은 작업에서 더 나은 성능을 보입니다.

하드웨어는 모델 성능에 어떤 영향을 미치나요?

카메라와 센서와 같은 하드웨어는 이미지 품질의 한계를 결정합니다. 고해상도 카메라와 좋은 조명은 모델이 작은 디테일을 찾아내는 데 도움이 됩니다. 성능이 떨어지는 하드웨어는 결함을 숨기거나 처리 속도를 저하시킬 수 있습니다.

팀은 머신 비전 시스템에서 과도한 적합을 어떻게 피할 수 있나요?

팀은 과적합을 방지하기 위해 교차 검증과 정규화를 사용합니다. 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다. 이 과정은 훈련 데이터뿐만 아니라 새로운 이미지에서도 모델이 잘 작동하는지 확인합니다.

도 참조

머신 비전 시스템 및 컴퓨터 비전 모델 이해

머신 비전 시스템 내에서 장비를 올바르게 배치하는 방법

제조 과정에서 부품을 안정적으로 식별하기 위한 머신 비전 시스템 사용

머신 비전 시스템에 사용되는 카메라 개요

머신 비전 시스템의 이미지 처리 기술 설명

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