이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 머신 비전 살펴보기

AI는 모든 종류의 데이터를 분석하는 데 사용될 수 있으며, 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터의 경우 이미지 분석 영역에 속하며 다양한 기술이 관련됩니다. 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 머신 비전을 통해 컴퓨터는 이미지와 비디오 프레임을 분석하여 세상을 보고 이해할 수 있습니다. 이 세 가지 기술은 유사해 보이지만 주요 차이점으로 인해 다양한 애플리케이션에 유용합니다. 이미지 처리는 이미지와 비디오 프레임을 조작하고 개선하는 데 중점을 두는 반면, 컴퓨터 비전은 이러한 처리된 이미지를 사용하여 컴퓨터가 콘텐츠를 해석하고 이해하도록 돕는 한 단계 더 나아갑니다. 반면에 머신 비전은 컴퓨터 비전 기술을 특히 검사 및 품질 관리 작업과 같은 산업 환경에 적용합니다.

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이 세 가지 분야는 헬스케어, 제조 및 농업과 같은 여러 산업 분야에서 다양한 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이 기사에서는 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 머신 비전을 살펴보고 그 차이점에 대해 논의합니다. 또한 작동 방식과 다양한 산업 분야에서 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다.

이미지 처리란 무엇입니까?

컴퓨터 비전과 머신 비전의 기본 기술인 이미지 처리부터 시작하겠습니다. 이미지 처리에는 디지털 이미지를 조작하고 개선하기 위해 알고리즘을 사용하는 과정이 포함됩니다. 여기에는 밝기, 대비, 색상 균형과 같은 매개변수를 조정하거나 노이즈를 필터링하여 이미지를 보다 심층적인 분석 및 해석을 위해 준비하는 작업이 포함됩니다. 

작동 방식을 살펴보겠습니다. 이미지 처리는 이미지를 개별 픽셀로 분해한 다음 이러한 픽셀을 조작하여 원하는 효과를 얻는 방식으로 수행됩니다. 예를 들어 이미지를 더 밝게 만들려면 알고리즘이 각 픽셀의 강도를 높일 수 있습니다. 마찬가지로, 가장자리를 감지하기 위해 픽셀 값의 급격한 변화를 찾을 수 있습니다. 수학적 연산과 알고리즘을 이러한 픽셀에 적용함으로써 이미지 처리를 사용하여 이미지 품질을 개선하고, 정보를 추출하거나, 새로운 이미지를 만들 수 있습니다. 

이미지 처리 기술은 또한 데이터 처리와 명확하고 고품질의 이미지를 갖춘 시각적 데이터 세트를 만드는 데 필수적이며, 컴퓨터 비전 및 머신 비전 시스템이 이미지를 정확하게 분석하도록 돕습니다. OpenCV 및 MATLAB과 같은 라이브러리는 다양한 분야의 개발자와 연구원이 이러한 이미지 처리 기술에 접근할 수 있도록 강력한 프레임워크를 제공합니다. 

다음은 널리 사용되는 이미지 처리 기술입니다. 

• 필터링: 필터링은 이미지의 노이즈 수준을 줄이기 위해 변동과 왜곡을 완화하는 데 사용됩니다. 일반적인 필터에는 흐림 효과를 위한 가우시안 필터와 임의의 흰색 및 검은색 픽셀로 나타나는 소금-후추 노이즈를 제거하기 위한 중간값 필터가 있습니다.
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• 에지 감지: 픽셀 강도의 급격한 변화를 감지하여 이미지에서 객체의 경계를 식별하는 데 사용됩니다. 의료 영상과 같은 애플리케이션은 에지 감지를 사용하여 장기와 종양의 구조를 나타냅니다.
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• 임계값 처리: 이미지 처리의 임계값 처리에는 임계값을 설정하여 회색조 이미지를 이진 이미지로 변환하는 과정이 포함됩니다. 임계값보다 높은 픽셀은 흰색(1)으로 바뀌고, 임계값보다 낮은 픽셀은 검은색(0)으로 바뀝니다. 

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이미지 처리 응용 분야 살펴보기

이미지 복원은 이미지 처리 응용 분야의 좋은 예입니다. 여기에는 시간이 지남에 따라 손상된 이미지를 복구하는 과정이 포함됩니다. 필터링 및 노이즈 감소와 같은 기술은 마킹, 스크래치, 얼룩, 마모 및 찢김을 제거하고 손상된 이미지를 원래 품질로 복원하는 데 사용됩니다. 이미지 복원은 오래된 사진과 같이 이미지 품질이 낮거나 손상된 경우에 특히 유용합니다.

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컴퓨터 비전이란 무엇입니까?

이미지를 변경하고 개선하는 데 중점을 두는 이미지 처리와 달리 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 실제 세계를 보고 이해할 수 있는 능력을 제공합니다. 많은 애플리케이션에서 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지 또는 비디오 프레임에서 객체와 사람을 식별하고 이해합니다. 이는 인간의 시각을 복제하고 우리가 주변에서 보는 것을 이해하는 방식을 복제하려고 시도합니다. 

컴퓨터 비전은 감시와 같은 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 얼굴 인식, 의료 영상 및 자율 주행 차량과 같은 광범위한 실제 응용 분야가 있습니다. 컴퓨터 비전 모델은 딥 러닝 기술을 사용하여 대규모 이미지 데이터 세트에서 복잡한 특징과 패턴을 추출하고 식별하도록 훈련됩니다. 그런 다음 다양한 산업 분야에서 Ultralytics YOLOv8과 같은 훈련된 모델을 객체 감지 및 객체 추적과 같은 다양한 작업에 사용합니다.

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예를 들어 Tesla와 같은 자율 주행 자동차는 컴퓨터 비전을 사용하여 실제 세계를 탐색합니다. 자동차의 온보드 카메라에서 캡처한 영상은 컴퓨터 비전을 사용하여 처리됩니다. 객체 감지, 추적 및 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업은 교통 상황을 이해하고 주변 환경을 파악하는 데 매우 중요합니다. 또 다른 흥미로운 응용 분야는 얼굴 인식입니다. 컴퓨터 비전은 이미지 또는 비디오에서 사람의 얼굴을 캡처하고, 주요 특징을 식별하고, 저장된 얼굴 데이터베이스와 비교하여 이미지에서 얼굴 특징을 분석하고 인식하는 데 사용할 수 있습니다.

머신 비전이란 무엇입니까?

머신 비전은 대규모 제조 공장 또는 생산 시설과 같은 산업 환경에서 제품 품질을 보장하고 완제품의 라벨과 바코드의 정확성을 확인하는 것과 같은 응용 분야에 사용됩니다. 머신 비전은 열악한 조건에서 효과적으로 작동하기 위해 내구성이 뛰어난 하드웨어에 의존하는 컴퓨터 비전의 특수 분야입니다. 이러한 시스템은 산업 응용 분야와 통합되어 있으므로 고속 및 실시간 정확도가 필수적입니다. 

작동 방식을 살펴보겠습니다. 먼저 하나 이상의 고해상도 카메라를 사용하여 데이터를 수집합니다. 이러한 카메라에는 적외선 또는 열 화상과 같은 특수 기능도 포함될 수 있습니다. 그런 다음 수집된 데이터는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 필요한 정보를 추출하기 위해 분석됩니다. 추출된 정보에는 일반적으로 특정 응용 분야에 따라 객체 식별, 모양, 크기, 움직임, 패턴 및 장면에 존재하는 모든 이상 징후와 같은 세부 정보가 포함됩니다.

머신 비전 응용 분야 이해

제조 생산 라인의 품질 관리는 고품질 제품만 고객에게 전달되도록 보장하여 고객 만족도를 높이고 수익을 증가시킵니다. 기존 방법은 종종 수동 검사에 의존하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 품질 관리가 미흡하면 생산 지연, 재정적 손실이 발생하여 회사 평판에 영향을 미칠 수도 있습니다. 머신 비전의 도움으로 표면 검사, 라벨 검증 및 객체 위치 지정과 같은 작업을 자동화하는 것이 훌륭한 솔루션입니다.

예를 들어 제약 산업에서는 제품 품질이 매우 중요하며 높은 기준을 유지하기 위해 엄격한 규정이 시행됩니다. 머신 비전은 블리스터 팩에 올바른 수의 알약이 들어 있는지 확인하는 데 사용할 수 있으며, 각 팩에 10개 팩에 10개의 알약과 같이 정확한 수량이 있는지 확인할 수 있습니다. YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 객체 감지를 사용하여 알약의 수를 식별하고 셀 수 있습니다. 

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그러나 머신 비전으로 작업할 때 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있다는 점을 알아야 합니다. 머신 비전 시스템은 산업 환경에서 제품을 비추기 위해 종종 우수한 조명 조건이 필요합니다. 데이터를 캡처하고 분석 프로세스 속도를 높이려면 고품질 카메라, 프로세서 및 하드웨어 가속기도 필요합니다. 이러한 시스템이 산업 환경 내에서 실제 작업을 위해 특별히 설계되었다는 직접적인 결과는 설정하는 데 비용이 많이 들 수 있다는 것입니다.

이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 머신 비전 간의 주요 차이점

이제 세 가지 기술을 개별적으로 논의하고 몇 가지 응용 분야를 살펴보았으므로 나란히 자세히 살펴보겠습니다. 

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이미지 처리는 밝기 조정이나 노이즈 필터링과 같이 낮은 연산 능력으로도 가능하며 복잡한 시각 정보를 이해할 필요가 없는 작업에 가장 적합합니다. 반면, 컴퓨터 비전은 이미지에서 의미 있는 정보를 추출하고 복잡한 장면을 처리하는 데 탁월하지만 더 많은 연산 자원과 복잡성이 필요합니다. 한편, 머신 비전은 자동 검사와 같은 산업 용도에 특화되어 있으며, 종종 특수하고 비용이 많이 드는 시스템의 지원을 받습니다.

더 넓은 시각으로 보기

이미지 처리, 컴퓨터 비전, 머신 비전은 밀접하게 관련되어 있지만 각각 뚜렷한 목적을 수행합니다. 이미지 처리는 픽셀 수준에서 이미지를 개선하고 조작하므로 이미지 재구성 같은 작업에 매우 유용합니다. 

반면, 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각 데이터를 이해하고 해석할 수 있는 능력을 제공함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 이는 얼굴 인식 및 자율 주행 자동차와 같은 사용 사례에 매우 중요합니다. 또한 머신 비전은 산업 응용 분야에 특화되어 사용됩니다. 검사 및 품질 관리와 같은 산업 프로세스를 자동화합니다. 

이러한 기술과 그 차이점을 이해함으로써 애플리케이션에 가장 적합한 기술을 선택하여 효율성을 높이고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

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