산업에서의 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 인공 지능의 구성 요소 중 하나이며, 특히 컴퓨터가 인간처럼 시각적 이미지를 인식하고 분석하는 능력입니다. 이러한 기술의 사용은 인간 생활의 여러 영역에 널리 퍼져 있지만, 본 내용에서는 산업 생산에서 컴퓨터 비전의 역할에 특히 집중하려고 합니다. 산업에서 컴퓨터 비전의 적용은 어떻게 구성되어 있습니까? 어떤 작업을 해결합니까? 업계에서 컴퓨터 비전을 구현한 것으로 알려진 사례는 무엇이며, 이것이 생산에 어떻게 도움이 되었습니까? 이 질문에 대한 답변을 읽어보겠습니다. 제조 분야에서 컴퓨터 비전은 생산성과 수익을 높이는 데 사용됩니다. 이 목표를 달성하려면 개별 설치부터 전체 생산 프로세스에 이르기까지 모든 생산 데이터를 디지털 형식으로 전송해야 합니다. 생산 과정에서 컴퓨터 비전을 사용할 때 중요한 특징은 사용 결과가 그림이 아니라 생산품의 질과 양을 나타내는 숫자여야 한다는 것입니다. 컴퓨터 비전이 산업에서 해결하는 세 가지 문제 클러스터가 있습니다. 첫 번째 클러스터는 안전 문제입니다: 예를 들어, 컴퓨터 비전은 기업에서 아무것도 가지고 나갈 수 없도록 경계를 모니터링하거나, 작업자가 위험할 수 있는 장소에 들어가지 않도록 구역 내 이동을 제어하거나, 안전 규칙 준수(헬멧, 장갑 등 착용)를 모니터링합니다. 두 번째 클러스터는 회계 문제와 관련되어 있으며 라벨에 인쇄된 바코드를 이용하여 해결합니다 — 이를 통해 도난을 방지하고 생산 현장에 입출고된 제품의 양을 간단히 계산할 수 있습니다. 마지막으로 세 번째 클러스터는 품질 관리 문제이며, 이 작업은 더 쉬운 것과 더 어려운 것으로 나뉩니다: 물리적 매개 변수(예를 들어, 생산 중 결함이 주로 발견되는 특정 물체의 사이즈)로 일치 항목을 추적하는 것이 더 쉬운 것이고, 소비자가 제품을 올바르게 사용하고 있는지를 컨트롤하는 것이 더 어려운 것입니다. IT 전문가는 위 문제를 해결하기 위해 두 가지 접근 방식을 개발했습니다. 첫 번째 고전적인 접근 방식은 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 작업을 해결하는 것입니다. 예를 들어, 색상이나 대비를 이용하여 일부 요소를 강조 표시하고, 노이즈를 제거하고, 이러한 개체에 대한 추가 작업을 위해 형태를 바꿔줍니다. 두 번째 보다 현대적인 접근 방식은 인식, 분류, 탐지, 분할, 초해상도, 자세 추정 등과 같은 작업을 수행할 수 있는 신경망을 사용하는 것입니다. 신경망이 위 작업에 잘 대응하지만, 때로는 이 접근 방식을 완전히 사용하기에는 데이터가 충분하지 않습니다. 생산에 컴퓨터 비전을 적용하고 이 기술로 많은 기업이 이미 지표를 개선하였습니다. 예를 들어, Chelyabinsk Metallurgical Plant는 강철 결함 제어 프로세스를 개선하고 속도를 높이는데 컴퓨터 비전을 사용하였습니다. 이 회사는 비디오 스트림 시스템 도입으로 스크래치부터 미세 균열까지 약 20가지 종류의 결함을 분류할 수 있었습니다. 이를 통해 결함 내시경 검사 공정을 6배 늘릴 수 있었습니다. 또 다른 예는 생산과정에서 노동 보호 및 안전 규칙 준수입니다. Rosenergoatom은 비디오 감시를 도입하여 이미지 분석 기술과 이를 기존 데이터와 비교함으로써 안전 기술 제어 지표를 개선시켰습니다: 도입 전에는 안전 기술 운영자가 수동으로 카메라의 녹화물을 보았으나 위반 사항이 종종 누락되곤 했습니다. 지금은 자동화된 비디오 분석 시스템 사용으로, 컴퓨터 비전에서만 95-98%의 위반이 감지됩니다.