인공 지능의 가장 중요한 종류 중 하나는 컴퓨터 비전이라고도 하는 머신 비전일 수 있습니다. 이는 기계가 사람처럼 세상을 "볼" 수 있게 하는 이미지 처리 기술입니다.

이 기술은 이미 업계, 특히 소매, 창고 및 제조 부문에 큰 영향을 미치고 있습니다. 모든 비즈니스 소유자는 머신 비전이 향후 몇 년 동안 경제를 재편하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아야 합니다.

머신 비전이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

가장 간단한 머신 비전은 시각 정보와 인공 지능을 사용하여 이미지를 처리할 수 있는 알고리즘을 만드는 것입니다. 즉, 이미지를 식별 가능한 개체로 분해하고, 패턴을 스캔하고, 중요한 정보를 찾는 것입니다.

머신 비전 기술은 수십 년 동안 존재해왔지만 영상 처리 기술의 한계와 높은 센서 비용으로 인해 거의 사용되지 않았습니다.

최근 인공 지능은 머신 비전을 훨씬 더 실용적으로 만들었습니다.

기계 학습과 같은 AI 기반 접근 방식을 사용하면 사진 및 녹화된 비디오와 같은 시각적 정보가 충분하다면 카메라가 보는 것을 분해하고 기계나 로봇이 식별할 수 있는 구별되는 식별 가능한 물체를 골라낼 수 있는 알고리즘을 훈련할 수 있습니다. 사용.

예를 들어, 식료품점의 정보에 대해 훈련된 머신 비전 알고리즘은 선반, 바코드, 디스플레이, 고객 및 바닥 공간과 같은 물체뿐만 아니라 사진 또는 비디오 피드에서 볼 수 있는 다양한 제품을 식별할 수 있습니다.

머신 비전의 가장 잘 알려진 응용 프로그램 중 하나는 자율 주행 자동차입니다. 이 자동차에는 카메라를 포함하여 주변 환경을 스캔하는 여러 센서가 장착되어 있습니다. 이 카메라의 영상은 기계 학습 알고리즘에 의해 처리됩니다.

이 알고리즘은 카메라의 시각적 데이터를 도로 위치, 다른 운전자의 위치, 자동차가 탐색해야 하는 장애물과 같은 자율 주행 시스템이 사용할 수 있는 정보로 분해합니다.

완전 자율 주행 자동차는 아직 시장에 출시되지 않았지만 유사한 기술을 사용하는 스마트 운전자 지원 시스템이 고급 차량에서 보편적으로 제공되기 시작했습니다.

그러나 머신 비전의 가장 큰 수혜자는 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있는 회사일 것입니다.

AI 기반 이미지 처리가 비즈니스를 혁신하는 방법

경제 전반에 걸쳐 머신 비전은 몇 가지 다른 방식으로 사용되고 있습니다.

소매업에서 머신 비전은 종종 네트워크 센서와 AI를 사용하여 고객의 쇼핑 경험을 간소화하는 "스마트 매장"을 지원하는 데 도움이 됩니다.

이러한 스마트 스토어에는 다음이 포함됩니다. 계산대 없는 상점 지금 아마존이 개척하고 있습니다. 이 매장에서 카메라는 선반 무게 센서 및 동작 감지기와 같은 다른 센서와 결합되어 고객이 매장을 돌아다니며 카트를 채울 때 추적합니다.

유사한 기술을 사용하여 스마트하지 않은 기존 매장을 보다 지능적으로 만들 수도 있습니다. 예를 들어 여러 회사가 머신비전을 이용한 실험 테이크 아웃 방식을 채택하지 않는 매장에서 스마트 계산대를 만들 수 없습니다.

이는 스마트 매장에서 요구하는 것과 동일한 투자 없이 기존 셀프 체크아웃 시스템에 대한 보다 간소화된 대안을 제공할 수 있습니다.

제조에서 머신 비전은 종종 품질 보증 목적으로 사용됩니다.

예를 들어, 제조업체가 컨베이어 벨트 로봇에서 머신 비전을 사용하여 명백한 결함이 있는 제품에서 이상적인 제품을 분류하는 것을 볼 수 있습니다.

완제품의 색상 검사에만 다른 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 제조업체는 때때로 색상을 기준으로 색상을 사용하여 페인트의 칩, 색상으로 구분된 와이어와 같은 구성 요소의 결함 또는 오류를 찾기 위해 품질 보증 프로세스에 색상 검사를 사용합니다.

머신 비전을 사용하면 특정 조명 사용 이 프로세스를 더욱 효과적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 순수한 백색광 대신 유색광을 사용하여 특정 색상을 강조 표시하고 알고리즘이 이를 추적하도록 도울 수 있습니다.

제조업체는 또한 머신 비전을 사용하여 새로운 자체 조종 로봇을 지원합니다. 예를 들어 창고가 있는 공장에서 일부 제조업체는 자동 이동 로봇(AMR)을 사용하여 피킹 및 포장을 부분적으로 자동화합니다.

이 로봇은 자율 주행 자동차와 같은 머신 비전을 사용하여 감독이 거의 또는 전혀 없이 공장 현장을 탐색합니다. 또한 머신 비전을 사용하여 바코드를 읽고 팔레트와 같은 개별 물체를 식별하여 공장 주변으로 운송할 품목을 선택할 수 있습니다.

비즈니스가 머신 비전을 통해 얻을 수 있는 이점

머신 비전이 대중화됨에 따라 경제 전반에 걸쳐 기업은 이 기술을 사용하는 새로운 장치와 플랫폼의 혜택을 누릴 수 있습니다.

이 기술의 일부 첨단 응용 프로그램은 이미 널리 사용 가능합니다. 이는 많은 기업이 이전에 자동화할 수 없었던 프로세스를 자동화하거나 지루하고 어려운 작업의 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, AI 기반 광학 문자 인식(OCR)을 사용하는 필기 분석 및 디지털화 도구가 시장에 점점 더 많이 출시되고 있습니다. 이러한 도구는 손글씨의 스캔 또는 사진을 디지털 텍스트로 변환하여 필사에 대한 필요성을 줄이고 메모에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

소매업체는 머신 비전 구동 로봇의 이점을 누릴 수 있습니다. Walmart에서 사용하는 것과 같이 재고 관리를 위해. 이 로봇은 카메라를 사용하여 재입고가 필요한 제품을 스캔하여 통로를 위아래로 움직입니다.

소규모 기업은 또한 이 기술을 채택한 대규모 제조업체와 협력하여 이점을 얻을 수 있습니다. 머신 비전은 비용을 절감하고 제품 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. SMB의 경우 이 파트너십을 통해 제조 비용과 제품 결함 위험을 낮출 수 있습니다.

경우에 따라 품질 보증 프로세스를 개선하기 위해 이 기술을 사내에 도입하는 것이 가능할 수도 있습니다.

머신 비전의 중요성 증가

AI는 앞으로 몇 년 동안 비즈니스 세계에서 훨씬 더 중요해질 것입니다. 머신 비전과 같은 인공 지능으로 구동되는 기술은 동시에 더욱 정교해질 것입니다.

현재 기업은 품질 관리 개선 또는 재고 확인과 같은 프로세스 자동화와 같은 몇 가지 다른 방식으로 머신 비전을 사용할 수 있습니다. 복잡한 AI 기반 솔루션을 위한 리소스가 없는 소규모 비즈니스도 필기 OCR 앱과 같은 도구를 통해 머신 비전의 이점을 누릴 수 있습니다.

Eleanor Hecks는 디자이너 잡지. 그녀는 전임 프리랜서 디자이너가되기 전에 디지털 마케팅 대행사의 크리에이티브 디렉터였습니다. Eleanor는 남편이자 강아지 Bear와 함께 Philly에 살고 있습니다.