머신 비전이란 무엇입니까?

머신 비전은 컴퓨터가 볼 수 있는 능력입니다. 하나 이상의 비디오 카메라, 아날로그-디지털 변환 및 디지털 신호 처리. 결과 데이터는 컴퓨터나 로봇 컨트롤러로 전달됩니다. 머신 비전은 복잡도가 비슷합니다. 음성 인식.

머신 비전은 때때로 용어와 혼동됩니다. 컴퓨터 비전. 이 기술은 종종 인공 지능(AI), 기계 학습 및 깊은 학습 이미지 처리를 가속화합니다.

머신 비전은 어떻게 작동하나요?

머신 비전은 카메라를 사용하여 주변 환경의 시각적 정보를 캡처합니다. 그런 다음 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 사용하여 이미지를 처리하고 다양한 응용 프로그램에서 사용할 정보를 준비합니다. 머신 비전 기술은 종종 특수 광학 장치를 사용하여 이미지를 획득합니다. 이 접근 방식을 사용하면 이미지의 특정 특성을 처리, 분석 및 측정할 수 있습니다.

예를 들어, 제조 시스템의 일부인 머신 비전 애플리케이션을 사용하여 조립 라인에서 제조되는 부품의 특정 특성을 분석할 수 있습니다. 부품이 제품 품질 기준을 충족하는지 판단하고, 그렇지 않은 경우 해당 부품을 폐기할 수 있습니다.

제조 환경에서 머신 비전 시스템에는 일반적으로 다음 항목이 필요합니다.

• 조명. 조명은 물체나 장면을 조명하여 그 특징을 눈에 띄게 만듭니다.
• 렌즈. 이는 이미지를 캡처하여 담당자에게 전달합니다. 감지기 카메라에서 빛으로.
• 캡처 보드, 프레임 그래버 또는 센서. 이러한 장치는 함께 작동하여 카메라의 이미지를 처리하고 이를 디지털 형식의 픽셀로 변환합니다. 이미지 센서는 다음 중 하나를 사용하여 빛을 전기 신호로 변환합니다. 상호 보완 산화철 반도체 기술이나 전하 결합 장치.
• 프로세서. 프로세서는 디지털 이미지를 처리하고 필요한 정보를 추출하는 소프트웨어 및 관련 알고리즘을 실행합니다.
• 통신. 이러한 시스템을 사용하면 머신 비전 카메라와 처리 시스템이 일반적으로 개별 장치를 사용하여 더 큰 시스템의 다른 요소와 통신할 수 있습니다. 입출력 신호 또는 직렬 연결.

머신 비전 제조에 사용되는 카메라에는 두 가지 유형이 있습니다.

1. 영역 스캔. 이 카메라는 직사각형 센서를 사용하여 단일 프레임에서 사진을 찍습니다. 센서의 픽셀 수는 이미지의 너비와 높이에 해당합니다. 영역 스캔 카메라는 너비와 높이 측면에서 동일한 크기의 물체를 스캔하는 데 사용됩니다.
2. 라인 스캔. 이 카메라는 이미지를 픽셀 단위로 구축합니다. 움직이는 물체나 크기가 불규칙한 물체의 이미지를 촬영하는 데 적합합니다. 센서는 사진을 찍을 때 물체 위를 직선 운동으로 통과합니다. 라인 스캔 카메라는 영역 스캔 카메라처럼 특정 해상도로 제한되지 않습니다.

카메라 렌즈는 광학 품질에 따라 다릅니다. 모든 비전 시스템의 두 가지 중요한 사양은 렌즈의 감도와 해상도이며 다음과 같은 특성을 갖습니다.

• 감도 희미한 빛 속에서도 보거나 눈에 보이지 않는 곳에서 약한 자극을 감지하는 기계의 능력 파장.
• 분해능 기계가 물체를 구별할 수 있는 정도입니다.

일반적으로 해상도가 높을수록 시야가 더 제한됩니다. 감도와 분해능은 상호 의존적입니다. 다른 요소가 일정한 경우 감도를 높이면 분해능이 감소하고, 분해능을 높이면 감도가 감소합니다.

인간의 눈은 390~770나노미터 범위의 전자기 파장에 민감합니다. 비디오 카메라는 그보다 훨씬 더 넓은 파장 범위에 민감할 수 있습니다. 일부 머신 비전 시스템은 다음과 같이 작동합니다. 적외선의, 자외선 또는 X선 파장.

쌍안경이라고도 불리는 스테레오, 머신 비전에는 고급 프로세서가 장착된 컴퓨터가 필요합니다. 또한, 고해상도 카메라, 대량의 램 깊이 인식을 위해서는 AI 프로그래밍이 필요합니다.

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머신 비전의 종류

머신 비전 시스템은 특정 애플리케이션의 특정 요구 사항과 요구 사항을 기반으로 다양한 차원에서 작동할 수 있습니다.

일반적인 유형의 머신 비전 시스템은 다음과 같습니다.

• 2D 비전 시스템. 이는 패턴 인식 작업에 탁월한 성능을 발휘하는 가장 널리 사용되는 시스템입니다.
• 3D 비전 시스템. 다양한 차원에서 작동하며, 3D 비전 시스템은 측정 및 검사 목적으로 향상된 정확도를 제공합니다.
• 스마트 카메라 기반 비전 시스템. 이러한 시스템은 통합 카메라와 소프트웨어를 사용하여 다양한 검사 관련 작업을 수행합니다.
• 컴팩트 비전 시스템. 이러한 시스템은 독립형으로 설계되었으며 기존 장비 및 제조 프로세스에 원활하게 통합될 수 있습니다.
• PC 기반 비전 시스템. 컴퓨터 처리 및 이미지 분석을 사용하여 이러한 시스템을 통해 보다 복잡한 육안 검사 작업을 실행할 수 있습니다.
• 다중 스펙트럼 이미징. 기존 2D 이미징의 대안으로 이 방법은 여러 파장에서 이미지를 캡처하는 것을 포함합니다.
• 초분광 이미징. 다중 스펙트럼 이미징과 유사하게 초분광 이미징은 훨씬 더 많은 수의 파장에서 이미지를 캡처하여 스펙트럼 데이터의 상세한 분석을 용이하게 합니다.
• 가변 배율 렌즈. 조정 가능한 배율 수준을 갖춘 이 렌즈는 검사 작업 수행 시 더 큰 유연성을 제공합니다.

머신 비전 시스템은 어떻게 사용되나요?

머신 비전 애플리케이션은 다양한 산업 분야에서 다음을 포함한 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

• 전자 부품 분석. 머신 비전은 솔더 페이스트 검사 및 부품 배치와 같은 작업을 위한 회로 기판 구성에 사용됩니다.
• 광학 문자 인식(OCR). OCR 컴퓨터가 이미지에서 인쇄되거나 손으로 쓴 텍스트를 추출할 수 있게 해줍니다.
• 필기 및 서명 인식. 이러한 기능을 통해 컴퓨터는 필기 및 서명 이미지의 패턴을 감지할 수 있습니다.
• 객체 인식. 자동차 산업에서는 자가 운전 자동차 사용 물체 인식 도로 위의 장애물을 식별하기 위해 카메라로 촬영한 이미지를 활용합니다. 머신 비전 시스템은 약병 라벨의 적절한 배치와 같은 물체의 위치도 결정합니다.
• 패턴 인식. 의료 이미징 분석은 패턴 인식을 사용하여 자기 공명 영상, 혈액 스캔 및 뇌 스캔과 같은 기술을 기반으로 진단을 내립니다.
• 재료 검사. 재료 검사 시스템의 머신 비전 기능은 다음을 보장합니다. 품질 관리. 머신 비전은 다양한 재료 및 제품의 결함, 결함 및 오염 물질을 검사합니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 제조 중 문제가 있는지 알약과 정제를 검사할 수 있습니다.
• 화폐검사. 머신 비전은 위조 지폐를 탐지하기 위해 통화를 분석하는 데 사용됩니다.
• 항목 계산. 이 기능은 패킷에 들어 있는 알약이나 케이스에 들어 있는 병과 같은 항목을 집계하는 데 사용됩니다.
• 바코드 추적. 이 일반적인 애플리케이션은 머신 비전 시스템의 기능을 사용하여 읽고 추적합니다. 바코드 실시간으로 가능합니다.
• 로봇 공학. 로봇 가이드에 카메라를 사용하는 것은 머신 비전 분야에서 빠르게 성장하고 있는 분야입니다. 2D 및 3D 카메라는 로봇이 개별 또는 대량 구성 요소를 효과적으로 처리하도록 지시하는 데 중요합니다. 이러한 응용 프로그램은 높은 투자 수익 육체 노동에 대한 요구 사항을 줄임으로써.

머신 비전의 이점

머신 비전의 일반적인 이점은 다음과 같습니다.

• 인간의 실수를 제거합니다. 인간의 눈은 인상적이지만 오류로부터 면역되지는 않습니다. 머신 비전은 정밀도, 일관성 및 속도로 인해 정량적 측정에 탁월합니다. 예를 들어, 비전 시스템을 생산 라인에 통합하면 분당 수백 또는 수천 개의 부품을 신속하게 검사할 수 있습니다. 머신 비전 시스템은 고해상도 카메라를 사용하여 사람의 눈으로 볼 수 없는 미세한 물체의 세부 사항을 감지하고 검사할 수 있습니다. 또한 머신 비전은 작업자의 피로와 개인차로 인한 영향을 제거하여 일관되고 안정적인 검사를 보장합니다.
• 가동 중지 시간을 줄입니다. 비전 시스템은 테스트 시스템과 제조된 부품 사이의 물리적 접촉을 제거하여 부품 손상을 방지합니다. 마모로 인해 기계 부품에 큰 타격이 가해지면 수리와 관련된 시간과 비용도 절감됩니다. 기계는 관리가 덜 필요하므로 더 빠르게 작동하므로 기업은 일관되고 쉽게 생산 기한을 달성할 수 있습니다.
• 비용이 절감됩니다. 머신 비전 시스템은 제조 속도를 높이고 장비 작동에 필요한 노동력을 줄일 수 있습니다. 또한 폐기율을 최소화하여 자재 낭비를 줄여 결과적으로 간접비를 낮출 수 있습니다.
• 작업장 안전을 향상시킵니다. 머신비전과 결합 AI로 작업장 안전 향상 제조 과정에서 사람의 개입 필요성을 최소화함으로써 크고 강력한 기계를 작동할 때 직원은 부상을 입을 가능성이 적고 위험한 부품 및 재료와의 접촉도 제한됩니다.
• 결함을 감지합니다. 머신 비전은 표면 찌그러짐이나 긁힘과 같은 제품의 불규칙성을 감지할 수 있습니다. 감지 경계를 신중하게 설정하여 허용 가능한 결함과 허용되지 않는 결함을 구별합니다.
• 정확하게 측정합니다. 머신 비전 시스템은 직경, 반경, 거리, 깊이 등 이미지의 특정 지점을 찾아 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 이는 엔진 실린더 보어의 내부 직경이나 용기의 액체 충전 수준을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 정보는 2D 또는 3D 카메라를 사용하여 수집할 수 있습니다.
• 인쇄 결함을 식별합니다. 머신 비전 시스템은 잘못된 색상 음영, 흠집이 있는 인쇄물, 문자 누락 등 인쇄 이상 현상을 쉽게 식별할 수 있습니다. 시스템은 마스터 또는 황금빛 이미지, 이는 생산된 모든 구성 요소에 대한 참조 역할을 합니다. 마스터 이미지와의 편차가 즉시 식별되고 수정을 위한 플래그가 지정되어 정확하고 고품질의 인쇄가 보장됩니다.

AI의 머신 비전

AI는 의사 결정 프로세스를 가속화하기 위해 머신 비전에 사용됩니다. AI는 이전에는 수집하기 어려웠던 대량의 이미지와 데이터 정보를 처리할 수 있습니다.

AI가 머신 비전과 함께 사용되는 방법의 예는 다음과 같습니다.

• AI는 어느 정도의 뉘앙스가 필요한 서명 및 문자 인식을 지원할 수 있습니다.
• 제조 분야에서 AI는 물체 인식 및 재료 검사를 지원하여 머신 비전 시스템이 물체 또는 재료의 모양과 질감의 허용 가능한 변화를 이해할 수 있도록 합니다.
• In 품질 보증, AI 지원 시스템은 하나의 사양에 엄격하게 맞지 않는 모든 것을 거부하는 대신 허용 가능한 이상 현상을 해석할 수 있습니다.

로봇 공학의 머신 비전

AI 및 딥 러닝과 결합된 머신 비전은 선택, 분류, 배치 및 제조 라인 스캔 수행과 같은 생산 라인 작업을 수행하는 데 로봇의 역할을 확장합니다. 이러한 기술의 조합은 또한 로봇 공학이 다음과 같은 환경에서 작동할 수 있게 해줍니다. 다른 환경, 슈퍼마켓, 병원, 레스토랑 등.

로봇 공학에서 머신 비전이 어떻게 사용되는지에 대한 예는 다음과 같습니다.

• 머신 비전을 갖춘 로봇은 슈퍼마켓 통로를 탐색하면서 매장 선반에 있는 제품에 대한 재고 데이터를 캡처할 수 있습니다. 무선 주파수 식별을 사용하여 제품을 스캔합니다(RFID) 바코드를 읽고 혼잡한 통로에서 장애물을 피할 수 있는 기술입니다. Amazon Go 소매점에서는 머신 비전 기반 시스템을 사용하여 재고를 모니터링하고 고객이 지불할 준비가 되었을 때 고객을 확인합니다.
• 머신 비전 기술은 자동화를 가능하게 하여 다양한 애플리케이션의 프로세스 시퀀스를 네트워크로 연결할 수 있게 해줍니다.
• 머신 비전은 또한 로봇과 인간 간의 협업을 더욱 효율적이고 안전하게 만듭니다. 예를 들어, 슈퍼마켓에서는 로봇이 작업을 전담할 수 있습니다. 재고 관리 직원이 고객을 지원하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 작업을 수행합니다. 로봇은 사람보다 더 정확하게 재고 스캔을 더 자주 수행할 수 있습니다. 조립 라인에서 머신 비전을 갖춘 로봇은 작업자를 위험한 환경에 노출시키지 않으면서 위험 물질을 분석하고 기타 위험한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 머신 비전 지원 로봇이 수집하고 사용하는 데이터는 클라우드나 가장자리 네트워크의 확장성과 세부적인 데이터 분석.

머신 비전과 컴퓨터 비전의 차이점은 무엇입니까?

어떤 경우에는 용어 머신 비전 과 컴퓨터 비전 동의어로 사용됩니다. 다른 경우에는 구별이 이루어집니다.

머신 비전은 컴퓨터의 시각 능력을 산업용으로 응용하는 경우가 많습니다. 용어 컴퓨터 비전 컴퓨터가 이미지를 디지털화하고, 포함된 데이터를 처리하고, 일종의 조치를 취하는 작업을 수행하는 모든 기술을 설명하는 데 자주 사용됩니다.

흔히 나타나는 또 다른 차이점은 처리 능력, 즉 기계와 컴퓨터의 차이입니다. 머신 비전 시스템은 일반적으로 처리 능력이 낮으며 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 린 제조 환경, 특정 작업을 완료하는 데 필요한 데이터를 획득하기 위해 빠른 속도로 실제 작업을 수행합니다. 품질 관리, 품목 검사, 조립 라인을 통한 물체 안내는 머신 비전의 일반적인 응용 분야입니다.

컴퓨터 비전 시스템은 사물이나 장면에 대해 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 이를 완전히 이해하는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전은 다양한 작업에 적용할 수 있는 일반적이고 전송 가능한 정보를 수집하는 데 더 좋습니다. 또한 인터넷을 포함한 모든 소스의 이미지를 처리하는 컴퓨터의 능력을 의미하므로 카메라 없이도 수행할 수 있습니다. 컴퓨터 비전의 일반적인 응용 분야에는 자율 주행 자동차, 독서 등이 있습니다. 바코드 및 RFID 태그, 제품 불량 여부를 검사하고 있습니다.

머신비전은 제조업 분야에서 AI를 활용하는 다양한 애플리케이션 중 하나입니다. 다른 것을 배우십시오 제조업체가 AI를 활용하는 방식 비즈니스 프로세스를 단순화하고 효율성을 높입니다.