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운영자 작성일 : 2020-02-14
제 목 [강좌] 기존 머신 비전 대 딥 러닝, 무엇을 선택할 것인가?

기존 머신 비전 대 딥 러닝, 무엇을 선택할 것인가?

기존 머신 비전과 딥 러닝 중 무엇을 선택해야 할지는 해결하려는 애플리케이션의 유형, 처리되는 데이터의 양, 처리 능력에 따라 결정됩니다. 실제로 딥 러닝은 수많은 이점에도 불구하고 다수의 애플리케이션에 적합한 솔루션이 아닙니다. 기존의 규칙 기반 프로그래밍 기술은 계측과 측정 그리고 정밀한 정렬을 수행해야 하는 경우 더 효과적입니다. 경우에 따라서는 기존 비전으로 관심 영역을 정밀하게 고정하고 딥 러닝으로 해당 영역을 검사하도록 하는 것이 최고의 선택일 수 있습니다. 그런 다음 딥 러닝 기반 검사 결과를 기존 비전에 다시 전달하여 결함의 크기와 모양을 정확하게 측정할 수 있습니다.
딥 러닝은 규칙 기반 방식을 보완하며, 효과적인 검사를 구성하는 데 있어 높은 수준의 비전 전문성에 대한 필요를 줄여줍니다. 이로써 비전 전문성이 요구되었던 기존의 애플리케이션을 비전 전문가 없이도 해결 가능한 과제로 전환하였습니다. 딥 러닝은 규칙 기반 알고리즘을 개발하고 스크립트를 작성하는 애플리케이션 개발자의 논리적 부담을 시스템 트레이닝 엔지니어에게 이양합니다. 또한 검사관을 배제하고는 시도된 적이 없는 애플리케이션을 해결하기 위한 새로운 가능성을 열어줍니다. 이렇게 딥 러닝은 머신 비전을 더 쉽게 사용할 수 있게 해주며 컴퓨터와 카메라로 정확히 검사할 수 있는 범위를 넓혀줍니다. 아래의 그림은 기존 머신 비전 그리고 딥 러닝 기반 접근방식 각각에, 그리고 둘 모두에 적합한 애플리케이션을 보여줍니다.

각 방식을 배포하기 적절한 애플리케이션:
기존 머신 비전 대 딥 러닝 기반 이미지 분석


딥 러닝 기반 이미지 분석 및 기존 머신 비전은 각각 중첩 기능과 영역 명료성이라는 장점으로 서로를 보완하는 기술입니다.

일부 애플리케이션에는 두 기술이 모두 적용될 수 있습니다.

COGNEX VIDI

Cognex ViDi™는 산업 이미지 분석 전용으로 고안되었으며 즉시 활용할 수 있는 딥 러닝 기반 기술입니다. Cognex ViDi는 검사관의 학습 방식처럼 부품의 알려진 특징, 이상현상, 등급을 나타내는 라벨 이미지를 학습합니다. 감독 모드의 트레이닝 기간 동안 시스템은 명시적인 결함을 인식하는 법을 학습합니다. 여러 형태로 나타나는 결함의 경우 시스템은 변동적이지만 용인되는 경우를 포함한 물체의 정상적인 외형을 학습하기 위해 자율 모드에서 스스로 트레이닝합니다. 이러한 대표적인 이미지를 토대로 소프트웨어는 참조 모델을 생성합니다. 이 반복적인 단계를 통해 끊임없이 개선이 이루어지며 모델이 원하는 대로 작동할 때까지 매개변수를 조정하고 결과를 검증할 수 있습니다. 런타임 중에 ViDi는 새로운 이미지 세트에서 데이터를 추출하며, 뉴럴 네트워크는 부품 위치를 파악하고 이상 요소를 추출하여 분류합니다. 아래 내용은 Cognex ViDi로 딥 러닝 기반 애플리케이션을 트레이닝하고 배포하는 단계를 설명합니다. 


기술자는 Cognex ViDi에서 소량의 샘플 이미지 세트만을 사용하여 딥 러닝 기반 모델을 빠르게 트레이닝할 수 있습니다.
애플리케이션이 구성되면 ViDi는 빠르고 정확한 결과를 제공하고 공정 제어를 위한 이미지를 저장합니다.

Cognex ViDi는 여타 수천 개의 일반적인 딥 러닝 소프트웨어와 달리 소규모의 트레이닝 이미지 세트를 활용합니다. ViDi는 컴퓨팅 성능이 낮은 경우에도 동작하며 머신에 1개의 GPU 카드만 있으면 됩니다. 이런 특성을 가지고 있기 때문에 ViDi는 PC에 기반한 공정 과정을 가지고, 이미지 세트가 제한되어 있는 공장과 제조 환경에 적합합니다. ViDi는 현장에서 유지관리가 가능하며 머신 빌더나 시스템 통합업체의 개입 없이도 작업 현장에서 다시 트레이닝할 수 있습니다. ViDi는 색상 및 열화상 등을 포함한 고해상도 이미지를 지원하며,
이상현상을 인식합니다. 또한 판독이 어렵고 변형된 문자에 대해 복잡한 카운팅 및 판독을 수행합니다. 위치 파악, 구별, 분류 및 OCR을 위한 툴을 독립적으로 또는 다른 코그넥스 비전 툴과 함께 사용하여 복잡한 비전 과제를 해결할 수 있습니다.


Cognex ViDi는 여러 산업 전반의 회사가 머신 비전의 한계를 뛰어넘고 산업 자동화의 미래를 가져올 수 있는 획기적인 검사 시스템을 구축할 수 있게 해줍니다. ViDi를 VisionPro 및 Cognex Designer 머신 비전 소프트웨어와 함께 사용하면 애플리케이션 내에서 툴을 적절히 조합할 수 있는 뛰어난 장점을 갖게 됩니다.

빠르고 강력하며 육안 검사와 흡사한 기능

Cognex ViDi는 구축하기 쉬운 하나의 인터페이스에 육안 검사의 정교함과 유연성 그리고 컴퓨터 시스템의 기능과 반복성, 신뢰성을 모두 결합하였습니다.

 

 Cognex ViDi의 딥 러닝 기반 알고리즘은 실제 산업 이미지 분석에 최적화되어 있으며,

극소량의 이미지 세트만 필요하고 트레이닝 및 검증 기간이 짧습니다.

레드-분석, 그린-분류, 블루-위치 파악, 블루-판독 툴은 표면 검사, 분류, 위치 파악, OCR 애플리케이션을 해결해줍니다.

기존의 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 프로그래밍하기에 너무 복잡하거나 시간과 비용이 많이 소모되는 제조 검사를 해결하기 위해 딥 러닝 기술로 전환하는 동향이 업계에서 확대되고 있습니다. 딥 러닝 기술을 사용하면 이전에는 프로그래밍이 불가능했던 애플리케이션을 자동화하고 오류율을 줄이며 검사 시간을 단축할 수 있게 됩니다. 딥 러닝을 통해 제조업체는 기존 머신 비전 애플리케이션으로는 해결하기 어려운 문제를 더욱 강력하고 안정적인 방식으로 해결할 수 있는 가능성을 얻게 됩니다.

출처 : COGNEX


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