감지, 정렬, 계산
몇 단계만으로 통합되는 AI 비전
이미지 데이터의 처리는 품질 보증, 생산 모니터링 또는 로봇 공학 등 많은 산업 분야에서 중요한 역할을 합니다. AI 기반 시스템은 기존 산업 어플리케이션에서도 극복하기 어려웠던 문제를 해결하고 많은 새로운 가능성을 열어줍니다. 훈련된 신경망이 복잡한 패턴을 인식하고, 이상을 식별하고, 심지어 도구 고장을 예측하여 프로세스 성능을 크게 향상시킬 수 있기 때문입니다. 그러나 그 가능성은 매력적이지만, 많은 회사에게는 기존 어플리케이션에서 AI 기반 이미지 처리를 구현하는 방법에 대한 질문이 남아 있습니다.
기술이 정확히 어떻게 작동하고 자신의 어플리케이션에서 그것을 실행하는 방법은 여전히 불확실성을 제기하고 많은 산업 분야에서 지식의 격차를 보여줍니다. 지능형 AI 시스템 및 카메라 제조업체는 특히 AI 기반 임베디드 비전 시스템의 사용을 단순화하여 해답을 제공하고 있습니다. IDS NXT가 그 예입니다. 이 완벽한 스마트 AI 시스템은 전문가뿐만 아니라 일반 개발자를 위한 AI 기반 이미지 처리를 쉽게 사용할 수 있도록 문을 엽니다. 이를 통해 어플리케이션으로의 통합이 더 쉬워질 뿐만 아니라 더 빨라집니다.
감지, 정렬, 계산, 완전성 확인
AI 기반 이미지 처리에는 이미지를 다양한 카테고리로 분류할 수 있는 기능이 있습니다. 이는 제품을 감지하고 분류할 때 매우 유용합니다. 이를 통해 사람이 자주 수행하는 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 여기에는 결함 식별, 컨베이어 벨트의 물체 정렬 및 완전성 점검이 포함됩니다. 특히, 이미지의 복잡한 패턴과 구조를 인식할 수 있는 능력은 품질 보증에 중요한 도구가 됩니다. 이는 일반적으로 사람의 눈으로 감지하기가 매우 어렵기 때문입니다.
도메인 전문가를 위한 타당성 조사
특히 이전에 알려지지 않은 기술, 도구 및 방법을 사용할 때, 이미지 처리 분야에서 많은 기회와 과제를 고려할 때 타당성 조사를 수행하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 한편, 그들은 타당성에 대한 신뢰할 수 있는 평가를 가능하게 하지만, 또한 빠르게 복잡해지고 비용 집약적이 될 위험이 있습니다. 한편, 머신 러닝 방법으로 작업하기 위한 핵심 기술은 더 이상 규칙 기반 이미지 프로세싱과 동일하지 않습니다. 결과물의 품질을 결정하는 요인은 이미지 프로세싱 전문가가 수동으로 개발한 프로그램 코드의 결과물이 아닌 적절한 샘플 데이터를 갖춘 학습 프로세스입니다. 이를 위해서는 사용 중인 어플리케이션에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
또한 초기 어플리케이션 테스트에서 시간과 노력을 줄일수 있는 방법으로, IDS NXT와 같은 완벽한 AI 시스템을 통해 개발 및 평가 프로세스의 상당 부분을 간단하고 직관적인 클라우드 서비스에서 관리할 수 있다는 사실입니다. 이 AI 비전 스튜디오에서 사용자는 AI, 어플리케이션 프로그래밍 또는 이미지 처리에 대한 경험을 필요로 하지 않습니다. 이전에는 매우 전문화된 개발 도구로 특별한 전문 지식이 필요했으나, 이는 특히 임베디드 시스템의 매우 복잡한 개발에 도움이 됩니다. 이러한 상황에서 제품 지식이 가장 풍부한 도메인 전문가만이 타당성 분석을 수행할 수 있습니다. 따라서 평가 단계에서 기업의 프로그래머와 이미지 프로세싱 전문가에 대한 의존도가 줄어듭니다.
작은 단계의 전략을 통한 짧은 훈련 주기
타당성 분석 테스트의 초기 결과를 사용할 수 있게 되면 AI 모델의 품질과 성능을 높이기 위해 추가 절차를 조정할 수 있습니다. 더 큰 데이터 세트로의 전환이 필요할 수 있다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 그러나 이는 모델이 올바르고 견고하게 훈련되었는지 확인하기 위한 점진적인 프로세스여야 합니다. 처음의 작은 데이터 세트는 모델이 훈련 데이터를 너무 많이 "암기"하고 새롭고 알려지지 않은 데이터로 잘못 일반화하는 과적합의 위험을 줄입니다. 또한 적은 데이터로 작업하면 훈련 단계가 짧아지고 실험과 반복이 빨라져 적시에 피드백을 받고 그에 따라 모델 또는 데이터 세트를 조정할 수 있습니다.
AI 비전 스튜디오 "IDS lighthouse"에서 제공하는 것과 같은 사용자 친화적인 도구는 숙련되지 않은 사용자가 클라우드에서 직접 적절한 샘플 데이터를 사용하여 교육 결과를 평가하고 평가하는 데도 도움이 됩니다. 즉, 특히 여러 번 반복해야 하는 경우 시간이 많이 소요되는 준비 및 실제 기계에 대한 테스트 수행으로 인해 프로젝트 시작 시 시간이 거의 소모되지 않습니다.
올인원 시스템과의 간편한 통합
그러나 사용자 친화적인 도구의 도움을 받아 이미지 처리를 직관적으로 생성할 수 있고 신규 사용자도 좋은 결과를 얻을 수 있다고 하더라도 고객 어플리케이션으로의 원활한 통합은 또 다른 중요한 과제를 나타냅니다. 이것은 특히 하드웨어 및 소프트웨어 수준 모두의 인터페이스에서 나타납니다. 하드웨어 측면에서는 원활한 연결을 보장하기 위해 커넥터, 케이블, 어댑터 및 케이블 길이와 같은 측면이 포함됩니다. 소프트웨어 측면에서 통합은 전송 프로토콜, 결과 형식 및 이미지 처리 소프트웨어를 시스템의 제어 시스템에 원활하게 통합하는 것과 관련된 문제를 중심으로 이루어집니다. 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 이미지 처리 기능을 기존 시스템 아키텍처에 유연하게 적용하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공하기 때문에 종종 여기서 결정적인 역할을 합니다. 다양한 프로그래밍 언어를 마스터하기 위해서는 개발자가 필수적입니다.
이미지 처리가 고립된 기술로서뿐만 아니라 전체 어플리케이션 프로세스의 필수적인 부분으로서 성공적이고 쉽게 통합될 수 있도록 하기 위해 사용자 친화적인 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 측면을 전체적인 관점에서 고려해야 합니다. 이는 IDS NXT와 같은 올인원 임베디드 비전 시스템에 의해 가능합니다.
빌딩 블록 시스템의 지능형 이미지 분석
AI 기반 이미지 처리가 AI 또는 어플리케이션 프로그래밍에 대한 전문 지식이 없어도 누구나 쉽게 사용할 수 있다는 약속은 이미지 획득에서 분석 결과의 전송 또는 기계의 제어에 이르기까지 모든 구성 요소가 단순하고 포괄적으로 설계된 경우에만 작동합니다. IDS NXT는 지능형 카메라 하드웨어 외에도 AI 데이터 및 교육 플랫폼을 포함하며 블록 기반 비주얼 에디터를 통해 개별 분석 시퀀스를 함께 연결할 수 있습니다. 블록 기반 비주얼 에디터는 버튼을 터치하면 카메라에서 앱으로 실행됩니다. 완벽하게 조정된 빌드 도구를 사용하면 임베디드 비전 개발이 매우 쉬워집니다.
디지털 입력 및 출력과 같은 표준화된 인터페이스, 안락한 웹 서비스 및 OPC-UA와 같은 산업 프로토콜을 통해 전체 시스템의 시스템 통합은 스마트 센서와 마찬가지로 쉽습니다. 앱 기반 시스템 덕분에 분석 작업을 몇 초 내에 한 제품에서 다른 제품으로 변환할 수도 있습니다. 이를 통해 설정 시간을 위한 비용을 최소화하고 배치 크기 1에도 특정 임베디드 비전 장치를 경제적으로 실행할 수 있습니다. IDS NXT의 예와 같이 AI 기반 방법에 대한 간단하고 총체적인 액세스는 새로운 기술에 대한 더 많은 수용을 생성하며, 이는 지식 격차를 마침내 좁힐 수 있음을 의미합니다.
추가 정보
- IDS NXT 임베디드 비전 AI 플랫폼 제품 페이지를 확인해 보세요.
- 기술 문서 "AI를 위한 시간"에서 IDS NXT AI 비전 시스템 및 기계 학습 외에도 전체 어플리케이션 워크플로를 직관적으로 매핑하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
- 웨비나 영상 "How to build block-based custom vision apps (블록 기반 맞춤형 비전 앱 구축 방법)" 및 "How to evaluate AI vision without camera (카메라 없이 AI 비전을 평가하는 방법)"에서는, 클라우드에서 테스트하고, 단 몇 분만에 엣지에서 실행하는 맞춤형 추론작업의 실현과정을 확인할 수 있습니다.