컴퓨터 비전으로 다양한 산업에서 어떻게 정밀한 이상 징후 탐지를 지원하는지 살펴보세요. 이상 징후 탐지를 위해 Ultralytics YOLO11 같은 모델을 사용자 지정 학습하는 방법을 알아보세요.
비행기 날개의 작은 균열, 의약품의 라벨이 잘못 인쇄된 것, 비정상적인 금융 거래 등은 발견하지 못하고 방치하면 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 모든 산업은 실패, 재정적 손실 또는 안전 위험을 방지하기 위해 위험한 문제를 조기에 발견해야 하는 과제에 직면해 있습니다.
특히 이상 징후를 탐지해야 합니다. 이상 징후 탐지는 예상되는 행동과 일치하지 않는 패턴을 식별하는 데 중점을 둡니다. 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 수 있는 결함, 오류 또는 불규칙한 활동을 표시하는 것이 목표입니다. 기존의 방법은 고정된 규칙에 의존하여 이러한 이상 징후를 찾아내지만 속도가 느리고 복잡한 변형을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 바로 이 부분에서 컴퓨터 비전이 중요한 역할을 합니다.
대규모 시각 데이터 세트에서 학습함으로써 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11 과 같은 컴퓨터 비전 모델은 기존 방법보다 더 정확하게 불규칙성을 감지할 수 있습니다.
이 글에서는 비전 기반 이상 징후 탐지의 작동 방식과 YOLO11 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.
컴퓨터 비전과 관련하여 이상이나 불규칙성은 일반적으로 이미지와 동영상에서 결함이나 비정상적인 패턴으로 나타납니다. 수년 동안 기업들은 결함을 감지하기 위해 수동 검사나 규칙 기반 시스템에 의존해 왔습니다.
예를 들어, 의약품 제조에서 정제에 균열, 잘못된 모양, 변색, 인쇄물 누락 등의 이상이 발생하면 품질과 안전성이 저하될 수 있습니다. 이러한 결함을 조기에 발견하는 것은 결함이 있는 제품이 소비자에게 전달되는 것을 방지하는 데 매우 중요합니다. 그러나 수동 이상 감지 방법은 속도가 느리고 일관성이 없으며 실제 불규칙성의 복잡성을 처리할 수 없는 경우가 많습니다.
AI 기반 이상 징후 탐지는 방대한 데이터 세트에서 학습하여 시간이 지남에 따라 패턴 인식 능력을 지속적으로 향상시킴으로써 이러한 문제를 해결합니다. 고정된 규칙 기반 방법과 달리 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다.
YOLO11 같은 고급 모델은 높은 정밀도로 실시간 이미지 분석을 가능하게 하여 이상 징후 탐지를 향상시킵니다. 비전 AI 시스템은 모양, 질감, 구조와 같은 이미지의 세부 사항을 분석할 수 있어 이상 징후를 빠르고 정확하게 발견하기가 더 쉬워집니다.
Vision AI로 구동되는 이상 징후 감지 시스템은 먼저 카메라, 센서 또는 드론을 사용하여 고품질 이미지 또는 비디오를 캡처하는 방식으로 작동합니다. 공장 라인에서 결함이 있는 제품을 발견하거나, 보안 구역에서 권한이 없는 사람을 감지하거나, 공공장소에서 비정상적인 움직임을 식별하는 등 명확한 시각적 데이터가 핵심입니다.
수집된 이미지나 동영상은 노이즈 감소, 대비 향상, 임계값 설정과 같은 이미지 처리 기술을 거칩니다. 이러한 사전 처리 단계를 통해 Vision AI 모델은 배경 소음을 필터링하면서 중요한 세부 사항에 집중하여 보안 모니터링부터 의료 진단 및 교통 관제에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
전처리 후 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지를 분석하고 비정상적인 부분을 식별할 수 있습니다. 이상 징후가 포착되면 시스템은 작업자에게 결함이 있는 제품을 제거하도록 알리고, 보안 담당자에게 잠재적 위협을 경고하거나, 교통 운영자에게 혼잡을 관리하도록 알리는 등의 경보를 발동할 수 있습니다.
YOLO11 같은 컴퓨터 비전 모델이 어떻게 이미지를 분석하여 이상 징후를 감지하는지 자세히 살펴보겠습니다.
YOLO11 객체 감지, 이미지 분류, 인스턴스 분할, 객체 추적 및 포즈 추정과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 작업을 통해 다양한 실제 애플리케이션에서 이상 징후를 더 간단하게 감지할 수 있습니다.
예를 들어, 객체 감지를 통해 조립 라인에서 결함이 있는 제품, 제한 구역에 무단 침입한 사람, 창고에서 잘못 배치된 물품을 식별할 수 있습니다. 마찬가지로 인스턴스 세분화를 통해 기계의 균열이나 식용 제품의 오염과 같은 이상 징후를 정확하게 파악할 수 있습니다.
다음은 이상 징후 탐지에 사용되는 컴퓨터 비전 작업의 몇 가지 다른 예입니다:
다양한 컴퓨터 비전 모델 중에서도 Ultralytics YOLO 모델은 속도와 정확성이 뛰어납니다. Ultralytics YOLOv5 는 PyTorch 프레임워크로 배포를 간소화하여 더 많은 사용자가 액세스할 수 있습니다. 한편, Ultralytics YOLOv8 은 인스턴스 세분화, 객체 추적, 포즈 추정과 같은 작업을 지원하여 유연성을 더욱 향상시킴으로써 다양한 애플리케이션에 더 쉽게 적용할 수 있도록 했습니다.
최신 버전인 YOLO11 이전 버전에 비해 뛰어난 정밀도와 성능을 제공합니다. 예를 들어, YOLOv8m 22% 더 적은 수의 파라미터를 사용하는 YOLO11m은 COCO 데이터 세트에서 더 높은 평균 정밀도(mAP)를 제공하여 더 정확하고 효율적으로 물체를 감지할 수 있습니다.
이상 징후 탐지를 위한 YOLO11 맞춤 학습은 쉽고 간단합니다. 특정 애플리케이션에 맞게 설계된 데이터 세트를 사용하면 이상 징후를 정확하게 탐지하도록 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
다음의 간단한 단계를 따라 시작하세요:
또한 이상 징후 탐지 시스템을 구축할 때는 사용자 지정 학습이 실제로 필요한지 여부를 고려하는 것이 중요합니다. 어떤 경우에는 이미 사전 학습된 모델로도 충분할 수 있습니다.
예를 들어, 교통 관리 시스템을 개발 중이고 무단횡단자를 감지해야 하는 경우, 사전 학습된 YOLO11 모델은 이미 높은 정확도로 사람을 감지할 수 있습니다. '사람'은 COCO 데이터 세트에서 잘 대표되는 카테고리이므로(사전 학습되어 있음) 추가 학습이 필요하지 않습니다.
탐지해야 하는 이상 현상이나 객체가 COCO 데이터 세트에 포함되어 있지 않은 경우 맞춤형 학습이 필수적입니다. 애플리케이션에서 제조 분야의 드문 결함, 이미지의 특정 의료 상태 또는 표준 데이터 세트에 포함되지 않은 고유한 물체를 식별해야 하는 경우 도메인별 데이터로 모델을 학습시키면 성능과 정확도를 높일 수 있습니다.
이상 징후 탐지는 많은 실제 애플리케이션을 포괄하는 광범위한 개념입니다. 이 중 몇 가지를 살펴보고 컴퓨터 비전이 다양한 산업 분야에서 어떻게 이상 징후를 식별하고 효율성을 개선하며 의사 결정을 개선하는 데 도움이 되는지 알아보겠습니다.
제조 분야의 컴퓨터 비전은 생산 라인에서 결함, 정렬 불량, 누락된 부품을 발견하여 고품질 표준을 유지하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨터 비전 모델은 결함이 있는 제품을 즉시 표시하여 라인 아래로 더 이상 이동하지 못하게 하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 원자재 결함, 포장 오류 또는 약한 구조적 구성 요소와 같은 문제를 조기에 발견하면 비용이 많이 드는 리콜과 재정적 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다.
이상 감지 기능은 품질 관리 외에도 작업장 안전도 개선할 수 있습니다. 공장은 종종 열, 연기, 유해 물질 배출을 처리하기 때문에 화재 위험으로 이어질 수 있습니다. 비전 AI 모델은 비정상적인 연기 패턴, 기계 과열 또는 화재의 초기 징후를 감지하여 제조업체가 사고가 발생하기 전에 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
자동차 업계에서는 YOLO11 같은 모델을 사용하여 엔진, 제동 시스템, 변속기 부품의 결함이 심각한 고장으로 이어지기 전에 이를 감지할 수 있습니다. YOLO11개체 감지 및 인스턴스 세분화 지원을 사용하면 수동 검사에서 간과할 수 있는 이상 징후를 정확하게 식별할 수 있습니다.
다음은 자동차 산업에서 이상 징후를 탐지하는 몇 가지 다른 예입니다:
전자제품을 수동으로 검사하는 것은 느리고 일관성이 없으며 사람의 실수가 발생하기 쉬우므로 마이크로칩, 회로 기판, 납땜 연결부의 결함을 발견하지 못할 수 있습니다. 납땜 접합부에 금이 가거나 부품이 잘못 정렬된 경우와 같은 작은 결함도 신호 중단, 시스템 오류 또는 단락을 유발하여 디바이스의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
제조업체는 YOLO11 이상 감지 기능을 통해 이 프로세스를 자동화하고 기존 방식보다 훨씬 더 높은 정확도로 부품 정렬 불량, 납땜 결함 또는 전기적 결함과 같은 문제를 신속하게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 솔더 조인트의 작은 틈새를 사람 검사자가 놓칠 수 있는 경우 YOLO11물체 감지 기능을 통해 쉽게 감지할 수 있습니다.
업계가 컴퓨터 비전 기반 이상 징후 탐지에 눈을 돌리면서 YOLO11 같은 모델은 품질 유지, 안전 개선, 운영 위험 감소에 필수적인 요소가 되고 있습니다.
제조부터 농업에 이르기까지 AI 기반 이상 징후 탐지는 정확도를 높이고 검사 속도를 높이며 인적 오류를 최소화할 수 있습니다. 앞으로 AI의 발전은 이상 징후 탐지를 더욱 정밀하게 만들 것입니다.
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