이미지 처리, 컴퓨터 비전, 머신 비전의 차이점과 이러한 기술이 시각적 데이터 분석과 같은 작업에 어떻게 사용되는지 알아보세요.
AI는 모든 종류의 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있으며, 이미지와 동영상과 같은 시각적 데이터의 경우 다양한 기술을 포함하는 이미지 분석의 영역에 속합니다. 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 머신 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오 프레임을 분석하여 세상을 보고 이해할 수 있게 해줍니다. 이 세 가지 기술은 비슷해 보이지만 주요 차이점으로 인해 다양한 애플리케이션에 유용하게 사용됩니다. 이미지 처리는 이미지와 비디오 프레임을 조작하고 향상시키는 데 중점을 두는 반면, 컴퓨터 비전은 한 걸음 더 나아가 이렇게 처리된 이미지를 사용하여 컴퓨터가 콘텐츠를 해석하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 반면 머신 비전은 검사 및 품질 관리 작업과 같은 산업 환경에 컴퓨터 비전 기술을 구체적으로 적용합니다.
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이 세 가지 분야는 의료, 제조, 농업 등 여러 산업 분야에서 다양한 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이 글에서는 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 머신 비전에 대해 살펴보고 그 차이점에 대해 논의합니다. 또한 작동 방식과 다양한 산업에서 어떻게 사용되는지 살펴볼 것입니다. 지금 시작하겠습니다.
컴퓨터 비전과 머신 비전의 기본 기술인 이미지 처리부터 시작하겠습니다. 이미지 처리에는 알고리즘을 사용하여 디지털 이미지를 조작하고 향상시키고, 밝기, 대비, 색상 균형과 같은 매개 변수를 조정하거나 노이즈를 필터링하여 고급 분석 및 해석을 위한 준비를 하는 것이 포함됩니다.
어떻게 작동하는지 살펴봅시다. 이미지 처리는 이미지를 개별 픽셀로 분해한 다음 원하는 효과를 얻기 위해 이러한 픽셀을 조작하는 방식으로 이루어집니다. 예를 들어 이미지를 더 밝게 만들기 위해 알고리즘은 각 픽셀의 강도를 높일 수 있습니다. 마찬가지로 가장자리를 감지하기 위해 픽셀 값의 급격한 변화를 찾을 수도 있습니다. 이러한 픽셀에 수학적 연산과 알고리즘을 적용함으로써 이미지 처리를 사용하여 이미지 품질을 향상하거나 정보를 추출하거나 새로운 이미지를 만들 수 있습니다.
이미지 처리 기술은 데이터를 처리하고 선명한 고품질 이미지로 시각적 데이터 세트를 생성하는 데 필수적이며 컴퓨터 비전 및 머신 비전 시스템이 정확하게 분석하는 데 도움이 됩니다. OpenCV 및 MATLAB과 같은 라이브러리는 다양한 분야의 개발자와 연구자가 이러한 이미지 처리 기술에 액세스할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다.
다음은 몇 가지 인기 있는 이미지 처리 기법입니다:
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이미지 복원은 이미지 처리 응용의 좋은 예입니다. 이미지 복원에는 시간이 지남에 따라 성능이 저하된 이미지를 복구하는 작업이 포함됩니다. 필터링 및 노이즈 감소와 같은 기술을 사용하여 자국, 긁힘, 얼룩, 마모 및 찢김을 제거하고 저하된 이미지를 원래의 품질로 복원합니다. 이미지 복원은 오래된 사진처럼 이미지의 품질이 낮거나 손상된 경우에 특히 유용합니다.
이미지를 변경하고 향상시키는 데 중점을 두는 이미지 처리와 달리 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 실제 세계를 보고 이해할 수 있는 능력을 제공합니다. 많은 애플리케이션이 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지나 비디오 프레임에서 사물과 사람을 식별하고 이해합니다. 컴퓨터 비전은 인간의 시각을 모방하여 우리가 주변에서 보는 것을 이해하는 방식을 재현하려고 시도합니다.
컴퓨터 비전은 감시와 같은 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 얼굴 인식, 의료 영상, 자율 주행 차량과 같은 다양한 실용적인 응용 분야에도 활용되고 있습니다. 컴퓨터 비전 모델은 대규모 이미지 데이터 세트에서 복잡한 특징과 패턴을 추출하고 식별하기 위해 딥러닝 기술을 사용하여 학습됩니다. 그런 다음 다양한 업계에서 이렇게 학습된 모델을 다음과 같이 Ultralytics YOLOv8와 같은 학습된 모델을 물체 감지 및 물체 추적과 같은 다양한 작업에 사용합니다.
예를 들어, Tesla와 같은 자율 주행 자동차는 컴퓨터 비전을 사용하여 현실 세계를 탐색합니다. 자동차의 온보드 카메라가 포착한 영상은 컴퓨터 비전을 사용하여 처리됩니다. 물체 감지, 추적, 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업은 교통 상황과 주변 환경을 이해하는 데 필수적입니다. 또 다른 흥미로운 응용 분야는 얼굴 인식입니다. 컴퓨터 비전은 이미지나 비디오에서 사람의 얼굴을 캡처하고 주요 특징을 식별한 다음 저장된 얼굴 데이터 데이터베이스와 비교하여 이미지에서 얼굴 특징을 분석하고 인식하는 데 사용할 수 있습니다.
머신 비전은 대규모 제조 공장이나 생산 시설과 같은 산업 환경에서 제품 품질 보장, 완제품의 라벨 및 바코드 정확성 검사 등의 용도로 사용됩니다. 머신 비전은 컴퓨터 비전의 전문 분야로, 열악한 조건에서 효과적으로 작동하기 위해 내구성이 뛰어난 하드웨어에 의존합니다. 이러한 시스템은 산업용 애플리케이션과 통합되기 때문에 빠른 속도와 실시간 정확도가 필수적입니다.
어떻게 작동하는지 살펴봅시다. 먼저 하나 이상의 고해상도 카메라를 사용하여 데이터를 수집합니다. 이러한 카메라에는 적외선 또는 열화상 같은 특수 기능이 포함될 수도 있습니다. 그런 다음 수집된 데이터를 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 분석하여 필요한 정보를 추출합니다. 추출된 정보에는 일반적으로 특정 애플리케이션에 따라 물체 식별, 모양, 크기, 움직임, 패턴 및 장면에 존재하는 모든 이상 징후와 같은 세부 정보가 포함됩니다.
제조 생산 라인의 품질 관리는 고품질의 제품만이 고객에게 전달되도록 보장하여 고객 만족도를 높이고 수익을 증대시킵니다. 기존의 방식은 수작업 검사에 의존하는 경우가 많기 때문에 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 또한 품질 관리가 제대로 이루어지지 않으면 생산 지연과 재정적 손실로 이어져 기업의 평판에 영향을 미칠 수 있습니다. 머신 비전을 통해 표면 검사, 라벨 확인, 물체 위치 지정과 같은 작업을 자동화하는 것은 훌륭한 솔루션입니다.
예를 들어 제약 산업에서는 제품 품질이 매우 중요하며 높은 기준을 유지하기 위해 엄격한 규정을 시행하고 있습니다. 머신 비전은 블리스터 팩에 정확한 수의 알약이 들어 있는지 확인하는 데 사용할 수 있으며, 각 팩에 10팩에 10알이 들어 있는지 등 정확한 수량이 들어 있는지 확인할 수 있습니다. YOLOv8 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 물체 감지를 통해 알약을 식별하고 개수를 계산할 수 있습니다.
그러나 머신 비전으로 작업할 때 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 머신 비전 시스템은 산업 환경에서 제품을 비추기 위해 우수한 조명 조건이 필요한 경우가 많습니다. 또한 데이터를 캡처하고 분석 프로세스의 속도를 높이려면 고품질 카메라, 프로세서, 하드웨어 가속기가 필요합니다. 이러한 시스템은 산업 환경의 실제 작업을 위해 특별히 설계되었기 때문에 설치 비용이 많이 들 수 있습니다.
이제 세 가지 기술을 모두 개별적으로 살펴보고 그 적용 사례를 살펴봤으니, 나란히 나란히 자세히 살펴보겠습니다.
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이미지 처리는 계산 능력이 덜 필요하고 복잡한 시각 정보를 이해하는 능력이 필요하지 않은 밝기 조정이나 노이즈 필터링과 같은 작업에 가장 적합합니다. 반면 컴퓨터 비전은 이미지에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 복잡한 장면을 처리하는 데 탁월하지만 더 많은 컴퓨팅 리소스와 복잡성을 필요로 합니다. 한편 머신 비전은 자동화된 검사와 같은 산업용으로 맞춤화되어 있으며 전문적이고 비용이 많이 드는 시스템으로 지원되는 경우가 많습니다.
이미지 처리, 컴퓨터 비전, 머신 비전은 서로 밀접한 관련이 있지만 각각 다른 용도로 사용됩니다. 이미지 처리는 픽셀 수준에서 이미지를 개선하고 조작하므로 이미지 재구성과 같은 작업에 매우 유용합니다.
반면 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각적 데이터를 이해하고 이해할 수 있는 능력을 부여함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 이는 안면 인식 및 자율 주행 자동차와 같은 사용 사례에 매우 중요합니다. 또한 머신 비전은 특히 산업용 애플리케이션에 사용됩니다. 머신 비전은 검사 및 품질 관리와 같은 산업 프로세스를 자동화합니다.
이러한 기술과 그 차이점을 이해하면 애플리케이션에 가장 적합한 기술을 선택하여 효율성을 높이고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
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