딥러닝

머신 비전과 딥러닝 중 선택

Choosing between Machine Vision and Deep Learning

애플리케이션 요구 사항이 가장 적절한 검사 방식을 결정합니다

딥 러닝 기반 이미지 분석기존의 머신 비전은 각각 뛰어난 분명한 분야가 존재하면서 중복되는 기능들이 있는, 상호 보완적인 기술입니다. 기존 머신 비전과 딥러닝 기술 중 선택은 다음 요소에 따라 결정됩니다:
  • 해결하려는 애플리케이션 유형
  • 처리하려는 데이터 크기
  • 처리 용량
전통적인 규칙 기반 프로그래밍 기술은 다음 상황에 더 우수합니다:
  • 게이지 및 측정
  • 정밀도 조정
딥 러닝 기반 이미지 분석은 다음 상황에 더 우수합니다:
  • 복잡한 외형 검사
  • 질감 및 재질 분류
  • 조립 검사
  • 변형되거나 가변적인 특징 위치 확인
  • 왜곡된 인쇄 포함 난이도가 높은 OCR

일부 애플리케이션은 두 가지 기술을 모두 적용합니다. 예를 들어 전통적인 비전 기술은 정확하게 관심 영역을 파악하기 위한 가장 좋은 선택이고 딥러닝은 해당 지역을 검사하는 용도로 좋은 선택입니다. 딥러닝 기반 검사 후 결과를 기존 비전 시스템으로 전달해서 결함 크기와 형태를 보다 정확하게 측정할 수도 있습니다.

머신 비전을 적용해야 할 때와 딥러닝을 적용해야 할 때

딥 러닝 기반 이미지 분석과 기존의 머신 비전은 각각 뛰어난 분명한 분야가 존재하면서 중복되는 기능들이 있는, 서로 보완적인 기술입니다. 일부 애플리케이션은 두 가지 기술이 모두 필요하거나 동시에 적용해야 합니다.

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