Euresys의 강력한 이미지 분석 라이브러리 딥러닝 ‘Open eVision’

화인스텍

Euresys의 Open eVision 라이브러리는 오늘날 머신 비전 시장에서 사용할 수 있는 강력한 이미지 분석 라이브러리 및 소프트웨어 툴이다. 이 딥러닝 라이브러리는 EasyClassify, EasySegment, EasyLocate 3종류를 제공한다.

Euresys의 CEO Marc Damhaut는 수년 동안 머신 비전 업계에서 인정받는 강력한 이미지 라이브러리 및 소프트웨어 툴을 개발해 왔다고 자부하고 있다. Open eVision 라이브러리의 주요 시장은 반도체 및 전자 산업의 제조 장비 업체며, 다양한 이미지를 처리하고 분석하고 있다.

딥러닝 이란

딥러닝은 인간의 두뇌를 이루는 생물학적 신경망을 모방해 만든 컴퓨팅 시스템이다. CNN(컨볼루션 신경망)은 딥 피드포워드(deep, feed-forward) 방식의 인공 신경망으로 이미지를 분석하는 데 가장 널리 적용되고 있다. 딥러닝은 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘으로 풀기 어렵거나 풀 수 없는 복잡한 문제를 풀기 위해 대규모 CNN을 사용한다.

딥러닝 알고리즘은 예제에 의해 학습하기 때문에 사용하기 쉬울 수도 있다. 부품을 분류하거나 검사하는 방법을 사용자가 알아야 할 필요가 없지만, 초기 학습 단계에서 검사 부품의 다양한 이미지에 불량 라벨링을 하여 학습한다. 성공적으로 학습을 마친 뒤 딥러닝 알고리즘을 이용하여 부품을 클래스에 분류하거나 결함을 감지하고 분류한다.

EasyClassify

EasyClassify는 ‘양품’과 ‘불량’에 대한 클래스를 구분하여 학습하는 구조로 이미지를 분류할 수 있다. 분류할 이미지를 학습한 이미지와 비교하여 각 클래스에 확률로 분류한다. 

EasyClassify는 무엇에 적합한가

딥러닝은 일반적으로 정밀하게 검출하거나 계측이 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않다. 또한 특정 오류 유형(양품과 불량의 경계 오류)을 분류할 수 없을 때에는 권장하지 않는다. EasyClassify는 결함을 명확하게 규정하기 어려울 때 기존 룰베이스보다 성능이 뛰어나다. 예로 다양한 사이즈 및 복잡한 모양, 텍스처에 따라 분류가 달라지는 경우이다. 뿐만 아니라 딥러닝의 ‘예제에 의한 학습’ 패러다임은 컴퓨터 비전 프로세스의 개발 시간을 단축할 수 있다.

EasySegment 비지도 모드

EasySegment의 비지도 모드는 양품 이미지만을 학습하여 결함이 포함된 부품을 식별하고 위치를 검출한다. 양품 이미지만을 학습시키므로 EasySegment의 비지도 모드는 결함의 유형을 알 수 없거나 결함 이미지를 준비할 수 없는 경우에도 식별 및 위치를 검출할 수 있다.

EasySegment 지도 모드

EasySegment의 지도 모드는 양품 및 불량 이미지를 학습하여 결함이 포함된 부품을 식별하고 위치를 검출한다. 불량 이미지에는 결함 부분에 라벨링을 하여 학습하는 구조다. 지도 모드는 비지도 모드에 비해 결함 부분에 라벨링이 되어 있기 때문에 정확도를 높일 수 있고, 복잡한 결함을 식별할 수 있다.

EasySegment는 무엇에 적합한지

EasySegment의 비지도 모드는 결함 검출 및 분류 작업에 적합하며 특히 결함이 있는 샘플을 확보하기 어려운 경우에 유용하다. 딥러닝 도구들은 복잡한 구조의 패턴을 가지고 있어서 기존의 머신비전 알고리즘으로는 검출하기 어려운 나무, 패브릭 등의 천연 재질에 대해서도 검출력이 뛰어나다. 

EasyLocate

EasyLocate는 이미지에서 다품종 분류를 하거나 결함을 검출할 수 있다. 겹쳐있는 제품을 구별할 수 있어서 다품종 이송장치의 분류 작업에 적합하다. EasyLocate는 이미지에서 검출한 각 개체 또는 결함의 바운딩 박스를 예측하고 클래스의 라벨을 각 바운딩 박스에 할당한다. 그러므로 검출해야 하는 개체 및 결함을 바운딩 박스와 클래스 라벨로 처리할 수 있는 이미지로 학습해야 한다. 

왜 Open eVision의 Deep Learning Bundle을 선택해야 하는가

Deep Learning Bundle은 머신비전 애플리케이션의 이미지 분석에 최적화 되었다. 단순한 API 구조로 사용자는 몇 줄의 코드만으로 딥러닝 기술의 이점을 경험할 수 있다. 또한 무료로 제공하는 Deep Learning Studio를 다운로드하여 학습 및 테스트를 할 수 있다. Deep Learning Bundle에는 EasyClassify, EasySegment, EasyLocate의 모든 딥러닝 라이브러리가 포함되어 있다.

Deep Learning Bundle은 CPU 및 Nvidia CUDA GPU 학습을 지원한다. 딥러닝에는 일반적으로 상당히 많은 처리량이 필요하며, 특히 학습 단계에서 더욱 그러하다. 표준 CPU를 지원하고 Nvidia CUDA GPU를 자동으로 감지하는 Deep Learning Bundle은, GPU를 사용하면 학습 및 처리 단계를 약100배 정도 가속화 할 수 있다. 모든 Open eVision 라이브러리는 Windows 및 Linux에서 사용할 수 있다. Windows 7에서 Windows 10, x86(32비트) 및 x86-64(64비트) glibc 버전 2.18 이상이 있는 Linux x86-64(64비트)이다.

Euresys는 프레임그래버, FPGA IP코어, 이미지 처리 소프트웨어를 설계 공급하고 있다.

자료 제공: 화인스텍(www.fainstec.com)