머신 비전과 컴퓨터 비전: 정의 및 차이점
머신 비전과 컴퓨터 비전에는 몇 가지 차이점이 있습니다. 머신비전은 주로 자동검사, 제조공정 등 산업분야에서 활용된다. 이미지 캡처 및 처리 기술을 사용하여 작업을 정의합니다. 반면에 컴퓨터 비전은 이미지 캡처 및 분석과 더 광범위하게 관련되어 있으며 응용 범위가 더 넓습니다. 머신 비전은 이미지 분석과 같은 작업을 완료하는 컴퓨터 비전의 하위 집합으로 볼 수 있습니다. 전반적으로 머신 비전과 컴퓨터 비전 사이에는 약간의 중복이 있지만 응용 프로그램과 기능에는 약간의 차이가 있습니다.
머신 비전 작동 방식
머신 비전 시스템의 주요 구성 요소에는 조명, 렌즈, 이미지 센서, 비전 처리 및 통신이 포함됩니다.
조명이 검사할 부품을 비추고 대상의 특징을 돋보이게 하려면 렌즈가 이를 선명하게 포착할 수 있어야 합니다. 렌즈는 캡처된 이미지를 광 신호로 변환한 다음 머신 비전의 센서로 전달합니다. 센서는 광 신호를 디지털 이미지로 변환하고 분석을 위해 프로세서로 보냅니다. 비전 처리 시스템은 이미지를 검토하고, 필요한 정보를 추출하고, 필요한 검사 알고리즘을 실행하여 결정을 내립니다. 마지막으로 정보는 개별 I/O 신호 또는 직렬 연결을 통해 정보를 기록하거나 사용하는 장치로 전송됩니다.
머신 비전의 일반적인 응용
머신 비전은 광범위한 실제 응용 분야를 가지고 있으며 매우 중요합니다. 물체를 검사하고, 물체의 결함을 찾고, 포장의 무결성을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 머신 비전 시스템은 객체 분류, 색상 감지 및 검증, 패턴 인식 및 매칭과 같은 기능을 구현하도록 프로그래밍할 수도 있습니다. 또한 머신 비전은 구조화된 환경에서 바코드를 읽을 수 있습니다. 이러한 애플리케이션을 통해 머신 비전은 제조, 물류 및 보안 분야에서 중요한 역할을 합니다.
머신 비전과 컴퓨터 비전의 차이점
머신 비전과 컴퓨터 비전 모두 시각적 입력을 수집하고 분석하는 것과 관련되어 있지만 둘 사이에는 차이점이 있습니다.
머신 비전 시스템은 디지털 카메라를 사용하여 이미지를 캡처한 다음 이를 처리하여 출력 결정을 내립니다. 이러한 결정에는 비전 시스템에서 감지된 결함을 기반으로 하는 생산 라인의 합격/불합격 결정이 포함됩니다. 머신 비전 시스템에는 일반적으로 기계가 이러한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 카메라, 렌즈, 프로세서 및 소프트웨어가 포함됩니다. 즉, 머신 비전은 더 큰 기계 시스템의 일부입니다.
컴퓨터 비전 시스템은 단독으로 사용할 수 있습니다. 머신 비전 시스템과 달리 컴퓨터 비전 시스템에는 카메라가 필요하지 않습니다. 따라서 컴퓨터 비전은 반드시 이미지를 캡처할 필요가 없으며 저장된 이미지를 직접 처리할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 데이터를 해석하고 저장된 이미지에서 결과를 생성할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 실제 또는 합성 이미지를 사용하여 작동할 수 있으므로 이와 관련하여 더 많은 유연성을 가지고 있습니다.
컴퓨터 비전 시스템은 이미지, 비디오 및 기타 시각 자료로부터 귀중한 정보를 얻을 수 있는 반면, 머신 비전 시스템은 시스템 카메라로 캡처한 이미지에 의존합니다.
또 다른 차이점은 컴퓨터 비전 시스템은 일반적으로 가능한 한 많은 데이터를 추출하고 사용하도록 설계된다는 것입니다. 이와 대조적으로 머신 비전은 일반적으로 물체의 특정 핵심 부분에 초점을 맞춘 다음 이미지로 캡처한 데이터를 처리합니다. 머신 비전은 특정 데이터 정보를 찾는 데 더 많이 사용되기 때문에 머신 비전은 통제된 환경에서 빠른 결정을 내리는 경우가 많습니다.
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객체 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 이미지나 비디오에서 객체를 식별하고 해당 위치를 찾는 데 사용됩니다. 이 작업은 일반적으로 정확도와 견고성이 다른 단일 단계 알고리즘과 2단계 알고리즘의 두 가지 범주로 나뉩니다. 단일 단계 표적 탐지 알고리즘 단일 단계 표적 탐지 알고리즘은 표적 탐지를 분류 문제로 변환하며, 속도가 빠르고 단 한 단계로 탐지를 완료할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 과도한 단순화로 인해 정확도는 일반적으로 2단계 객체 감지 알고리즘만큼 좋지 않습니다. 일반적인 단일 단계 표적 탐지 알고리즘에는 YOLO, SSD 및 FasterR-CNN이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 전체 이미지를 입력으로 사용하고 분류기를 실행하여 대상 객체를 식별합니다. 기존의 2단계 타겟 탐지 알고리즘과 달리 미리 영역을 정의할 필요가 없고 직접 예측합니다.

초해상도 이미지 재구성은 CNN(Convolutional Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 딥러닝 기술을 사용하여 저해상도 이미지에서 고해상도 이미지를 생성하는 프로세스입니다. 이 방법의 목표는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하여 이미지의 품질과 디테일을 향상시키는 것입니다. 이 기술은 의료영상, 감시카메라, 위성영상 등 다양한 분야에 폭넓게 활용되고 있다. 초고해상도 영상 재구성을 통해 보다 선명하고 세밀한 영상을 얻을 수 있어 영상 속 대상과 특징을 보다 정확하게 분석하고 식별하는 데 도움이 됩니다. 재구성 방법 초해상도 영상 재구성 방법은 일반적으로 보간 기반 방법과 딥러닝 기반 방법의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 1) 보간 기반 방법 보간 기반 초해상 영상 재구성

오래된 사진 복원은 인공 지능 기술을 사용하여 오래된 사진을 복구, 향상 및 개선하는 방법입니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝 알고리즘을 사용하는 이 기술은 오래된 사진의 손상과 결함을 자동으로 식별하고 복구하여 사진을 더 선명하고 자연스럽고 사실적으로 보이게 합니다. 오래된 사진 복원의 기술 원칙은 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다: 1. 이미지 노이즈 제거 및 향상 오래된 사진을 복원할 때 먼저 노이즈를 제거하고 향상시켜야 합니다. 평균 필터링, 가우시안 필터링, 양방향 필터링 등과 같은 이미지 처리 알고리즘 및 필터를 사용하여 노이즈 및 색 반점 문제를 해결하여 사진 품질을 향상시킬 수 있습니다. 2. 이미지 복원 및 수리 오래된 사진에는 긁힘, 균열, 퇴색 등 일부 결함 및 손상이 있을 수 있습니다. 이러한 문제는 이미지 복원 및 복구 알고리즘으로 해결될 수 있습니다.

SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 특징 추출 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 컴퓨터 비전 시스템의 객체 인식 및 일치 성능을 향상시키기 위해 1999년에 제안되었습니다. SIFT 알고리즘은 강력하고 정확하며 이미지 인식, 3차원 재구성, 표적 탐지, 비디오 추적 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 여러 스케일 공간에서 키포인트를 감지하고 키포인트 주변의 로컬 특징 설명자를 추출하여 스케일 불변성을 달성합니다. SIFT 알고리즘의 주요 단계에는 스케일 공간 구성, 핵심 포인트 탐지, 핵심 포인트 위치 지정, 방향 할당 및 특징 설명자 생성이 포함됩니다. 이러한 단계를 통해 SIFT 알고리즘은 강력하고 고유한 특징을 추출하여 효율적인 이미지 처리를 달성할 수 있습니다.

객체 추적은 컴퓨터 비전의 중요한 작업이며 교통 모니터링, 로봇 공학, 의료 영상, 자동 차량 추적 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 대상 객체의 초기 위치를 결정한 후 딥러닝 방법을 사용하여 비디오의 각 연속 프레임에서 대상 객체의 위치를 예측하거나 추정합니다. 객체 추적은 실생활에서 광범위하게 응용되며 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요합니다. 객체 추적에는 일반적으로 객체 감지 프로세스가 포함됩니다. 다음은 객체 추적 단계에 대한 간략한 개요입니다. 1. 객체 감지 - 알고리즘이 객체 주위에 경계 상자를 만들어 객체를 분류하고 감지합니다. 2. 각 개체에 고유 ID(ID)를 할당합니다. 3. 관련 정보를 저장하면서 프레임에서 감지된 개체의 움직임을 추적합니다. 표적 추적 표적의 유형

컨퍼런스 소개 과학기술의 급속한 발전과 함께 인공지능은 사회 발전을 촉진하는 중요한 힘이 되었습니다. 이 시대에 우리는 분산인공지능(DAI)의 혁신과 적용을 목격하고 참여할 수 있어 행운입니다. 분산 인공지능(Distributed Artificial Intelligence)은 인공지능 분야의 중요한 한 분야로, 최근 몇 년간 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 갑자기 등장했습니다. 대규모 모델의 강력한 언어 이해와 생성 기능을 결합하여 자연어 상호 작용, 지식 추론, 작업 계획 등에 큰 잠재력을 보여주었습니다. AIAgent는 빅 언어 모델을 이어받아 현재 AI계에서 화제가 되고 있습니다. 오

딥러닝은 컴퓨터 비전 분야에서 큰 성공을 거두었으며, 중요한 발전 중 하나는 이미지 분류를 위한 심층 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 것입니다. 그러나 심층 CNN에는 일반적으로 대량의 레이블이 지정된 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 계산 리소스와 레이블이 지정된 데이터에 대한 수요를 줄이기 위해 연구자들은 얕은 특징과 깊은 특징을 융합하여 이미지 분류 성능을 향상시키는 방법을 연구하기 시작했습니다. 이 융합 방법은 얕은 특징의 높은 계산 효율성과 깊은 특징의 강력한 표현 능력을 활용할 수 있습니다. 두 가지를 결합하면 높은 분류 정확도를 유지하면서 계산 비용과 데이터 라벨링 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 이 방법은 데이터 양이 적거나 컴퓨팅 리소스가 제한된 애플리케이션 시나리오에 특히 중요합니다. 얕은 특징과 깊은 특징의 융합 방법에 대한 심층적인 연구를 통해

기계 학습 및 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 주석은 이미지 데이터 세트에 사람의 주석을 적용하는 프로세스입니다. 이미지 주석 방법은 주로 수동 주석과 자동 주석의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 수동 주석은 인간 주석자가 수동 작업을 통해 이미지에 주석을 다는 것을 의미합니다. 이 방법을 사용하려면 주석 작성자에게 전문적인 지식과 경험이 있어야 하며 이미지의 대상 개체, 장면 또는 특징을 정확하게 식별하고 주석을 달 수 있어야 합니다. 수동 주석의 장점은 주석 결과가 신뢰할 수 있고 정확하다는 점이지만, 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 든다는 단점이 있습니다. 자동 주석은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 이미지에 자동으로 주석을 추가하는 방법을 말합니다. 이 방법은 기계 학습과 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 모델을 훈련하여 자동 주석을 달성합니다. 자동 라벨링의 장점은 빠른 속도와 저렴한 비용이지만, 라벨링 결과가 정확하지 않을 수 있다는 단점이 있습니다.
