임베디드 비전과 머신 비전: 알아야 할 사항

2024년 10월 10일

기계는 어떻게 "볼" 수 있을까요? 저는 우리 모두가 이 질문에 대해 생각해 보았다고 믿습니다. 사실, 이는 주로 임베디드 비전 및 머신 비전 기술에 의존합니다. 이 두 가지 개념은 머리카락 너비 밖에 떨어져 있지 않으며 많은 사람들이 종종 두 가지를 혼동합니다.

머신 비전과 임베디드 비전은 모두 산업, 특히 제어 및 자동화 분야에서 중요한 역할을 합니다. 임베디드 비전 시스템은 컴팩트한 효율성을 제공하는 반면, 기존 머신 비전 시스템은 높은 성능과 다기능성을 제공합니다. 카메라 및 처리 기술의 발전으로 임베디드 비전은 머신 비전 시스템만큼 강력해졌습니다. 임베디드 비전 시스템은 머신 비전(이미지 획득, 처리 및 해석)에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 통합합니다. 외부 연결이 필요하지 않기 때문에 임베디드 비전 시스템은 기존 머신 비전 시스템을 적용할 수 없는 산업 및 시장에서 사용할 수 있습니다.

머신 비전이란?

머신 비전을 사용하면 기계 또는 컴퓨터가 시각적 정보를 보고 해석할 수 있습니다. 특정 기술을 지칭하는 것이 아니라 기계를 통해 시각 정보를 해석할 수 있는 모든 시스템을 지칭합니다. 주변의 시각 정보를 자동으로 캡처, 처리 및 해석할 수 있으며, 이는 의료 영상, 작업 현장 조립 및 물체 인식과 같은 다양한 산업 분야에서 결정을 내리는 수단으로 사용됩니다. 이전 기사에서 우리는 에 대해 이해했습니다.머신 비전의 종류.

머신 비전 시스템은 일반적으로 산업용 PC를 사용하여 이미지 데이터와 관련된 작업을 처리합니다. 전문화된 하드웨어와 소프트웨어를 통해 재미있는 이미지 분석이 가능하고 복잡한 머신 비전 작업에 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 머신 비전 시스템에는 일반적으로 다음과 같은 구성 요소가 포함됩니다.

카메라 : 대부분 특수산업용 맞춤형 카메라. 메인 시스템에서 처리하기 위해 이미지 또는 비디오 클립을 캡처하는 데 사용됩니다.
Mage 프로세싱 소프트웨어: 모든 머신 비전 카메라가 플러그 앤 플레이 방식인 것은 아니므로 이미지 분석 및 처리를 위한 전문 소프트웨어가 필요합니다.
조명: 적절한 조명은 고품질 이미지를 캡처합니다. LED 또는 적외선 조명과 같은 조명 기술을 사용하여 이미지 가시성을 최적화합니다.
하드웨어: 머신 비전 시스템은 프레임 그래버 또는 특수 프로세서를 사용하여 데이터 전송을 용이하게 하고 이미지 처리 작업을 가속화할 수 있습니다.

임베디드 비전이란?

임베디드 비전 시스템은 이미지가 처리되는 방법과 위치에서 기존 머신 비전 시스템과 다릅니다.임베디드 비전시스템은 일반적으로 이미지 프로세서에 장착된 카메라로 구성된 올인원 장치입니다. 모든 장비가 보드에 통합되어 있기 때문에 단일 장치 내에서 이미지 캡처 및 처리를 수행할 수 있습니다.

Embedded vision

임베디드 비전 시스템은 소형화, 저렴한 비용 및 실시간 응답이 특징입니다. 자율 주행 및 드론의 물체 인식 기능과 같이 공간이 중요한 응용 분야에서 자주 사용되는 임베디드 비전은 머신 비전의 부피를 제거하면서 효율적인 의사 결정 기능을 유지합니다.

임베디드 비전 시스템은 의심할 여지 없이 기존 머신 비전 시스템보다 사용 및 통합이 더 쉽지만, 사용자 정의 특성으로 인해 머신 비전보다 설치 비용이 더 비쌀 수 있습니다. 그러나 소형화와 필요한 낮은 전력 소비로 인해 운영 비용이 상대적으로 저렴합니다.

반면에 임베디드 비전은 실제로 머신 비전의 일부이지만 기능과 응용 프로그램이 다르기 때문에 약간의 차이가 있습니다. 현재 기술로 볼 때, 임베디드 비전 시스템의 성능은 여전히 PC 기반 시스템보다 열등합니다.

임베디드 비전과 머신 비전의 차이점

임베디드 비전과 머신 비전은 모두 기계가 사물을 보는 데 도움이 될 수 있지만 몇 가지 차이점이 있습니다.

매개 변수	머신 비전	임베디드 비전
이미지 처리	이 작업은 머신 비전 카메라에 연결된 별도의 PC를 사용하여 수행됩니다	전용 프로세서(예: NVIDIA Jetson, TI Jacinto, NXP 등)를 사용합니다.
이미지 분석	PC 기반 이미지 분석	주로 엣지 컴퓨팅과 AI/ML/컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 장치 자체를 분석합니다.
차원	카메라 시스템과 별도의 PC로 구성된 대형이며 일반적으로 산업 또는 상업 규모입니다	컴팩트합니다. 크기는 지속적으로 감소하고 있지만 NXP i.MX 와 같은 일부 소형 프로세서 제품군에서는 AI 성능이 제한될 수 있습니다.
비용	비용이 많이 들 수 있으며 카메라, PC 및 소프트웨어와 같은 여러 구성 요소가 관련되어 클라우드 기반 분석에 가입해야 할 수 있습니다	지속적인 운영 비용을 줄이기 때문에 비용 효율적인 경우가 많습니다. 그러나 사용되는 카메라 및 프로세서 유형에 따라 초기 자본 지출이 더 높을 수 있습니다
간편한 통합	즉각적인 작동을 위해 PC에 직접 연결되는 표준 인터페이스로 통합이 더 쉽습니다.	통합하려면 일부 엔지니어링 전문 지식이 필요하며, 이는 응용 분야와 사용되는 구성 요소의 복잡성에 따라 다릅니다. 카메라 통합에는 TechNexion과 같은 카메라 전문가의 도움이 필요할 수 있습니다.
의사 결정 속도	효율적인 데이터 전송 및 분석을 위해 빠른 하드웨어와 소프트웨어가 필요합니다.	처리가 장치에서 이루어지고 데이터가 특수 설정 없이 분석을 위해 클라우드로 빠르게 전송되기 때문에 실시간 의사 결정에 탁월합니다
융통성	범용, 구성 및 소프트웨어를 통해 머신 비전 시스템을 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.	특정 작업을 위해 설계되었습니다. 광학 부품, 센서, 프로세서 및 소프트웨어 분석은 특정 사용 사례에 맞게 선택, 조정 및 비용 최적화됩니다

결론

지난 몇 년 동안 컴팩트한 공간에 들어갈 수 있는 컴퓨팅 파워의 양이 증가함에 따라 머신 러닝 시스템은 점점 더 작은 PC를 사용하게 되었고, 임베디드 비전 장치의 온보드 프로세서는 점점 더 강력해졌습니다. 그 결과, 기존 머신 비전과 임베디드 비전의 차이점이 점점 더 뚜렷하지 않게 되었습니다. 실제로, 오늘날의 임베디드 비전 시스템에 있는 프로세서의 처리 능력은 몇 년 전의 머신 러닝 시스템과 비슷합니다.

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