코그넥스 ViDi, 공장자동화 위한 딥 러닝

인공지능과 머신비전의 결합

딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 학습할 수 있도록 하는 기술을 의미한다. 최근 딥러닝 기술이 휴대폰에서 자율주행 자동차에 이르기까지 다양한 분야에 활용되면서 그 능력을 입증 받고 있다. 현재 딥러닝 기술은 품질 검사 및 판단을 기반으로 점차 발전해 최첨단 제조방식까지 활용 분야가 확장되고 있다.

딥러닝이란 인간의 능력인 ‘예시를 통해 학습하는 기능’을 로봇에게 학습시키는 방식으로, 각종 정밀 검사에 적용되면서 최첨단 제조 공정으로 그 적용 범위가 확대되고 있다. 특히 제조 기술 분야에 적용돼 이미지를 인식하고, 트렌드를 구별하며, 지능적 예측 및 결정을 내린다.

딥러닝 기반 이미지 분석의 장점
딥러닝 기반 이미지 분석은 육안 검사의 정교함과 유연성에 컴퓨터 시스템의 신뢰성, 일관성, 속도를 결합시키는 것이다. 따라서 기존 머신의 접근방식으로는 유지관리가 거의 불가능했던 까다로운 비전 애플리케이션을 해결할 수 있다. 또한 딥러닝 모델은 허용 범위를 초과하는 실제 결함을 검출하는 동시에 변형이 많은 복잡한 패턴도 학습을 통해 찾아낼 수 있으며, 코어 알고리즘을 다시 프로그래밍하지 않고도 새로운 예시에 맞게 바로 조정할 수 있다.

복잡한 검사를 위한 딥러닝
딥러닝 모델은 검사관의 자가 학습 능력과 컴퓨터 시스템의 속도 및 일관성을 결합해 기존 머신비전 시스템이 갖고 있는 본질적인 한계를 극복할 수 있게 한다. 딥러닝 기반 이미지 분석은 본질적으로 복잡한 성형 표면 검사에 특히 적합하다. 딥러닝 기반 이미지 분석은 뒤집혔거나 액체가 덧발라졌거나 반짝이는 부품의 흠집과 같이 복잡한 표면 및 성형 결함을 처리하는 데 탁월한 성능을 발휘한다. 특정 포인트 위치 파악, 판독, 검사 또는 분류 중 어떤 용도로 사용되든 딥 러닝 기반 이미지 분석은 문자를 구분해 부품 외형을 개념화하고 일반화할 수 있다는 점에서 기존 머신과 차별화된다. 이는 문자가 미묘하게 다르거나 왜곡된 경우에도 분류가 가능하다.
 
기존 머신비전과 딥러닝 중 선택하기
기존 머신비전과 딥러닝 중에서의 선택 여부는 해결하려는 애플리케이션의 유형, 처리되는 데이터의 양, 처리 능력에 따라 결정된다.
기존의 규칙 기반 프로그래밍 기술은 계측과 측정 그리고 정밀한 정렬을 수행해야 하는 경우 효과적이다. 경우에 따라서는 기존 비전으로 관심 영역을 정밀하게 고정하고 딥러닝으로 해당 영역을 검사하도록 하는 것이 최고의 선택일 수 있다. 그런 다음 딥러닝 기반 검사 결과를 기존 비전에 다시 전달해 결함의 크기와 모양을 정확하게 측정할 수 있다.
딥러닝은 규칙 기반 방식을 보완하며, 비전 전문성이 요구됐던 기존의 애플리케이션을 비전 전문가 없이도 해결 가능하게 해 준다. 또한 검사관을 배제하고는 시도된 적이 없는 애플리케이션을 해결하기 위한 새로운 가능성을 열어준다. 딥러닝은 머신비전을 더 쉽게 사용할 수 있게 해주며 컴퓨터와 카메라로 정확히 검사할 수 있는 범위를 넓혀준다.
딥러닝 기반 이미지 분석 및 기존 머신비전은 각각 중첩 기능과 영역 명료성이라는 장점으로 서로를 보완할 수 있어 일부 애플리케이션에서는 두 기술이 모두 적용되기도 한다.

코그넥스의 빠르고 강력한 딥러닝 - 코그넥스 ViDi
산업 이미지 분석 전용으로 고안된 코그넥스 비디(이하 ViDi)는 즉시 활용 가능한 딥러닝 기반 기술로 검사관의 학습 방식처럼 부품의 알려진 특징, 이상현상, 등급을 나타내는 라벨 이미지를 학습한다.
지도 학습 모드의 트레이닝 기간 동안 시스템은 명시적인 결함을 인식하는 법을 학습한다. 여러 형태로 나타나는 결함의 경우 시스템은 변동적이지만 용인되는 경우를 포함한 물체의 정상적인 외형을 학습하기 위해 비지도 학습 모드에서 스스로 트레이닝한다. 이러한 대표적인 이미지를 토대로 소프트웨어는 참조 모델을 생성한다. 이 반복적인 단계를 통해 끊임없이 개선이 이루어지며 모델이 원하는대로 작동할 때까지 매개변수를 조정하고 결과를 검증할 수 있다. 런타임 중에 ViDi는 새로운 이미지 세트에서 데이터를 추출하며, 뉴럴 네트워크는 부품 위치를 파악하고 이상 요소를 추출해 분류한다.

코그넥스 ViDi는 여타 수천 개의 일반적인 딥러닝 소프트웨어와 달리 소규모의 트레이닝 이미지 세트를 활용한다. ViDi는 컴퓨팅 성능이 낮은 경우에도 동작하며 머신에 1개의 GPU 카드만 있으면 된다. 이런 특성을 가지고 있기 때문에 ViDi는 PC에 기반한 공정 과정을 가지고, 이미지 세트가 제한돼 있는 공장과 제조 환경에 적합하다. ViDi는 현장에서 유지관리가 가능하며 머신 빌더나 시스템 통합 업체 없이도 작업 현장에서 다시 트레이닝 할 수 있다. ViDi는 색상 및 열화상 등을 포함한 고해상도 이미지를 지원하며, 이상현상을 인식한다. 또한 판독이 어렵고 변형된 문자에 대해 복잡한 카운팅 및 판독을 수행한다. 위치 파악, 구별, 분류 및 OCR을 위한 툴을 독립적으로 또는 다른 코그넥스 비전 툴과 함께 사용해 복잡한 비전 과제를 해결할 수 있다.

ViDi 블루 - 위치식별

하나의 이미지에서 하나 또는 여러 개의 특징을 찾아 위치를 파악하는데 사용된다. 노이즈가 많은 배경에 있는 심각하게 변형된 문자, 여러 개의 복잡한 물체 등 특징이 복잡한 개체도 주석이 있는 이미지를 인식하는 방식을 통해 위치를 찾아 식별할 수 있다. 블루 툴을 학습시키기 위해서는 대상 특징이 표시된 이미지를 제공하면 된다.

ViDi 레드 - 분석

뚜렷하지만 허용 가능한 변형을 포함한 물체의 정상적 외관을 학습해 장식이 있는 표면의 긁힘, 불완전하거나 부적합한 조립품, 직물의 짜임새 등을 비롯한 수많은 문제를 식별할 수 있다.

ViDi 그린 - 분류

향상된 광학적 문자 판독 기능을 제공하는 툴로 영어, 숫자는 물론 한글과 한자도 인식할 수 있다. 글자 사이의 폭이 좁은 가변 폭 글자체, 금속, 플라스틱, 고무 등에 새겨진 문자, 도트 매트릭스로 인쇄된 날짜 및 코드 등 기존의 머신비전으로는 인식하기 힘들었던 문자를 쉽고 빠르게 판독한다.
코그넥스 ViDi는 구축하기 쉬운 하나의 인터페이스에 육안 검사의 정교함과 유연성 그리고 컴퓨터 시스템의 기능과 반복성, 신뢰성을 모두 결합했다. Cognex ViDi는 머신 비전의 한계를 뛰어넘고 산업 자동화의 미래를 가져올 수 있는 획기적인 검사 시스템을 구축할 수 있게 해준다. ViDi를 비전프로(VisionPro) 및 코그넥스 디자이너(Cognex Designer) 머신 비전 소프트웨어와 함께 사용하면 애플리케이션 내에서 툴을 적절히 조합할 수 있는 뛰어난 장점을 갖게 된다.     

출처 : 코그넥스코리아(www.cognex.com/ko-kr)