머신 비전이란 무엇인가? 이 AI 기술 분야가 어떻게 산업 자동화, 품질 관리 및 로봇 공학을 가능하게 하는지 알아보세요. 컴퓨터 비전과의 주요 차이점을 확인하세요.
머신 비전은 기계가 시각적 세계를 자동으로 '보고' 해석할 수 있도록 하는 기술 분야입니다. 카메라, 조명 및 소프트웨어를 결합하여 이미지를 캡처하고 분석함으로써 시스템이 해당 시각 정보를 기반으로 결정을 내리거나 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 주로 산업 및 자동화 환경에서 사용되며, 머신 비전의 주요 목표는 인간 작업자보다 더 빠른 속도, 정확성 및 일관성으로 특정하고 종종 반복적인 검사 및 안내 작업을 수행하는 것입니다. 이는 제조, 물류 및 로봇 공학과 같은 분야에서 자동화를 주도하는 핵심 요소입니다.
일반적인 머신 비전 시스템은 여러 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 통합하여 작동합니다. 이 프로세스는 물체 또는 장면의 선명하고 일관된 이미지를 캡처하도록 설계된 고속 카메라와 특수 조명으로 시작됩니다. 이미지 획득이라고 하는 이 단계는 안정적인 성능에 매우 중요합니다. 캡처된 이미지는 알고리즘을 사용하여 시각적 데이터를 분석하는 소프트웨어에 의해 처리됩니다. 전통적으로 이러한 시스템은 규칙 기반 이미지 처리 기술에 의존했습니다. 그러나 최신 머신 비전 시스템은 점점 더 복잡하고 다양한 작업을 처리하기 위해 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)을 통합하고 있습니다. 마지막 단계에서는 시스템이 부품의 합격 또는 불합격 여부와 같은 결정을 내리거나 로봇 팔을 안내합니다. 전체 워크플로는 산업용 PC에서 엣지 장치에 이르기까지 다양한 처리 하드웨어에서 실시간으로 실행되는 경우가 많습니다.
머신 비전과 컴퓨터 비전(CV)이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만, 그 초점은 다릅니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오로부터 고차원적인 이해를 얻도록 만드는 방법에 관한 더 광범위한 과학 분야입니다. 얼굴 인식에서 자율 주행 차량에 이르기까지 광범위한 응용 분야를 포괄합니다.
반면에 머신 비전은 일반적으로 공학 분야이자 특히 산업 자동화 분야의 실제 응용에 초점을 맞춘 컴퓨터 비전의 하위 집합으로 간주됩니다. 그 응용 분야는 일반적으로 작업별로 매우 통제된 환경에서 수행됩니다. 컴퓨터 비전은 이미지를 일반적인 의미로 이해하는 데 중점을 두는 반면, 머신 비전은 작업을 수행하기 위해 이미지에서 특정 정보를 추출하는 데 중점을 둡니다. 차이점에 대한 자세한 내용은 컴퓨터 비전과 이미지 처리 비교를 참조하십시오.
머신 비전은 현대 산업 자동화의 초석입니다. 고속, 고정밀 시각 작업을 수행하는 능력은 많은 분야에서 매우 중요합니다.
딥러닝의 통합은 머신 비전에 혁명을 일으켰습니다. 기존 시스템은 규칙 기반 알고리즘에 의해 제한되었지만, 딥러닝 모델, 특히 합성곱 신경망(CNN)은 방대한 양의 데이터로부터 학습할 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 불가능했던 수준의 뉘앙스와 유연성으로 결함과 특징을 식별할 수 있습니다. YOLOv8 및 YOLO11과 같은 모델은 사용자 정의 데이터 세트에서 훈련하여 광범위한 객체와 이상 징후를 인식할 수 있으므로 생산 라인에서 인스턴스 분할과 같은 작업에 이상적입니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 이러한 고급 모델의 훈련 및 배포 프로세스를 간소화합니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크는 이러한 정교한 시스템을 구축하기 위한 기반을 제공하여 더욱 강력하고 지능적인 머신 비전 솔루션을 가능하게 합니다.
