임베디드 비전과 머신 비전: 알아야 할 사항

기계는 어떻게 '보는' 것일까요? 저는 우리가 모두 이 질문에 대해 생각해 본 적이 있다고 믿습니다. 사실, 이는 주로 임베디드 비전과 머신 비전 기술에 의존합니다. 이 두 개념은 매우 미세한 차이만 있을 뿐이며, 많은 사람들이 이를 혼동하기도 합니다.
 
머신 비전과 임베디드 비전은 모두 산업에서 중요한 역할을 하며 특히 제어 및 자동화 분야에서 그렇습니다. 임베디드 비전 시스템은 소형 효율성을 제공하는 반면, 전통적인 머신 비전 시스템은 높은 성능과 유연성을 제공합니다. 카메라와 처리 기술의 발전으로 인해 임베디드 비전은 이제 거의 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 않으므로 임베디드 비전 시스템은 전통적인 머신 비전 시스템이 적용될 수 없는 산업 및 시장에서도 사용할 수 있습니다.

머신 비전이란 무엇인가요?

머신 비전은 기계나 컴퓨터가 시각 정보를 보고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 특정한 한 가지 기술을 가리키는 것이 아니라, 기계를 통해 시각 정보를 해석하는 모든 시스템을 의미합니다. 이는 의료 영상, 공장 조립 라인, 객체 인식 등 다양한 산업에서 결정을 내리기 위한 수단으로 주변의 시각 정보를 자동으로 캡처하고 처리하며 해석할 수 있습니다. 이전 글에서는 머신 비전의 유형들 .

  
머신 비전 시스템은 일반적으로 산업용 PC를 사용하여 이미지 데이터와 관련된 작업을 처리합니다. 특화된 하드웨어와 소프트웨어는 고급 이미지 분석을 가능하게 하고 복잡한 머신 비전 작업에 필요한 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 머신 비전 시스템은 일반적으로 다음 구성 요소들을 포함합니다:

• 카메라: 주로 특수한 산업용 맞춤형 카메라 를 사용하여 주 시스템에서 처리할 이미지나 비디오 클립을 캡처합니다.
• 매지 처리 소프트웨어: 모든 머신 비전 카메라가 플러그 앤드 플레이 방식이 아니므로, 이미지 분석 및 처리를 위한 전용 소프트웨어가 필요합니다.
• 조명: 적절한 조명은 고품질의 이미지 촬영을 보장합니다. LED 또는 적외선 조명과 같은 조명 기술을 사용하여 이미지 가시성을 최적화할 수 있습니다.
• 하드웨어: 머신 비전 시스템은 프레임 그랩퍼나 특수 프로세서를 사용하여 데이터 전송을 지원하고 이미지 처리 작업을 가속화할 수 있습니다.

 
내장된 시력이란 무엇인가요?

임베디드 비전 시스템은 전통적인 머신 비전 시스템과 달리 이미지가 처리되는 방식과 위치가 다릅니다. 내장 시력 시스템은 일반적으로 카메라가 이미지 프로세서에 장착된 올인원 장치입니다. 모든 장비가 보드에 통합되어 있으므로 단일 장치 내에서 이미지 촬영과 처리가 가능합니다.

 
임베디드 비전 시스템은 소형화, 낮은 비용 및 실시간 응답을 특징으로 합니다. 자율 주행 및 드론의 객체 인식 기능과 같이 공간이 제한된 응용 프로그램에서 종종 사용되며, 임베디드 비전은 효율적인 의사 결정 능력을 유지하면서 머신 비전의 bulkiness를 제거합니다.
 
임베디드 비전 시스템은 전통적인 머신 비전 시스템보다 사용 및 통합이 훨씬 용이하지만, 맞춤형 속성 때문에 머신 비전보다 설치 비용이 더 많이 들 수 있습니다. 그러나 그들의 소형화와 낮은 전력 소비는 운영 비용을 상대적으로 저렴하게 만듭니다.
 
반면에, 임베디드 비전은 실제로 머신 비전의 일부이지만, 다른 기능과 응용 분야로 인해 약간의 차이가 존재합니다. 현재 기술로는 임베디드 비전 시스템의 성능이 PC 기반 시스템보다 열위에 있습니다.

임베디드 비전과 머신 비전의 차이점

내장 비전과 머신 비전 모두 기계가 사물을 볼 수 있도록 도와주지만, 몇 가지 차이점이 존재한다.

결론

시간이 지남에 따라 점점 더 작은 공간에 들어갈 수 있는 컴퓨팅 파워의 양이 증가하면서 머신 러닝 시스템은 점점 더 작은 PC를 사용하게 되었으며, 임베디드 비전 장치의 내장 프로세서는 점점 더 강력해졌습니다. 그 결과 전통적인 머신 비전과 임베디드 비전의 차이는 점점 명확하지 않아졌습니다. 사실, 오늘날의 임베디드 비전 시스템의 프로세서 처리 능력은 몇 년 전의 머신 러닝 시스템과 유사합니다.

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