기계 비전을 위한 두 가지 유형의 알고리즘

기계 비전은 효율적인 품질 관리와 결함 탐지를 가능하게 하여 산업 자동화의 핵심 요소가 되었습니다. 그 중심에는 인간의 시각적 판단을 모방하기 위한 알고리즘이 있습니다. 이러한 알고리즘은 크게 두 가지 유형으로 분류될 수 있습니다: 규칙 기반 시스템 글로벌 시장에 딥 러닝 알고리즘 . 이들의 원리, 강점 및 제한 사항을 이해하는 것은 실제 상황에서의 응용을 최적화하는 데 중요합니다.

규칙 기반 시스템

규칙 기반 알고리즘: 이러한 시스템은 객체의 특정 특성(색상, 모양 또는 명암 값 등)을 분석하여 설정된 임계값이나 패턴과 비교합니다. 예를 들어:

• 점이 있는 하얀 종이는 배경과 다른 명암 값을 가지기 때문에 불량품으로 표시됩니다.
• 표준 로고(사전 정의된 패턴)가 없는 제품은 템플릿 매칭을 통해 (불합격)으로 간주됩니다.

장점 :

배포의 용이성 특징 패턴이 잘 정의되면 규칙을 프로그래밍하기가 쉽습니다.

낮은 계산 비용 : 결정론적 계산으로 인해 최소한의 하드웨어 요구 사항.

제한 사항 :

고정된 환경 조건 : 조명, 카메라 각도, 그리고 제품 위치가 매우 일관되어야 함.

제한된 적응성 : 제품 외관의 심지어 미세한 변동 (예: 소재 질감 변화) 또는 불규칙적인 결함 (예: 임의의 긁힘)도 잘못된 판단을 초래할 수 있습니다.

실제로, 규칙 기반 시스템은 제품 사양과 검사 조건이 엄격하게 표준화된 고도로 통제된 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 그러나 이러한 시스템의 취약점은 동적 또는 예측 불가능한 상황에서 명확히 드러납니다.

딥 러닝 알고리즘: 복잡성으로부터 학습하기

딥 러닝은 방대한 데이터셋을 사용하여 신경망을 훈련시켜 인간의 인지 과정을 모방합니다. 이 알고리즘은 규칙 기반 시스템과 달리 이미지에서 특징을 자율적으로 추출하여 다음과 같은 복잡한 상황을 처리할 수 있습니다:

불규칙적인 결함 탐지 (예: 무작위 형태의 균열이나 얼룩).

잡음이 많은 배경에서 객체를 구분짓기.

장점 :

혼란스러운 환경에서의 높은 정확도 : 조명, 각도 및 제품 불일치에 따른 변화에 적응합니다.

일반화 가능성 : 훈련된 후 모델은 학습된 카테고리 내 새로운 결함 패턴을 인식할 수 있습니다.

도전 과제 :

데이터 갈증 : 학습에는 수백에서 수천 개의 레이블된 이미지가 필요하며, 불량 샘플에 크게 의존합니다. 제조업에서는 결함이 종종 드물기 때문에 데이터 수집 단계가 길어질 수 있습니다(수 주에서 수 개월).

확장성 문제 : 새로운 제품 사양으로 전환할 경우 일반적으로 처음부터 재학습이 필요해 시간과 자원 비용이 증가합니다.

적절한 도구 선택: 맥락이 중요하다

규칙 기반 알고리즘과 딥 러닝 알고리즘 사이의 선택은 특정 사용 사례에 달려 있습니다:

규칙 기반 시스템 일관성이 보장되는 대량의 표준화된 생산(예: 반도체 구성 요소)에서 우수합니다.

딥 러닝 저부피, 고변동성 시나리오(예: 섬유 결함 탐지) 또는 결함이 예측 가능한 패턴을 갖지 않는 경우에 강점을 발휘합니다.

특히, 하이브리드 접근 방식이 등장하고 있습니다. 예를 들어, 규칙 기반 필터는 이미지를 사전 처리하여 딥 러닝 작업량을 줄일 수 있으며, 합성 데이터 생성 도구는 훈련 샘플 부족을 완화시킵니다.

결론

머신 비전의 효과는 알고리즘 능력과 운영 현실을 일치시키는 데 달려 있습니다. 규칙 기반 시스템은 단순성과 속도를 제공하지만 예측할 수 없는 환경에서는 어려움을 겪습니다. 딥 러닝은 유연성과 정확성을 제공하지만 상당한 초기 투자가 필요합니다. 궁극적으로 어떤 시스템의 안정성도 세 가지 요소에 달려 있습니다: 제품의 일관성, 환경 제어, 그리고 샘플의 다양성. 이러한 변수들을 조절하면 머신 비전이 정밀성과 신뢰성을 약속하는 것을 보장합니다.