딥러닝

딥러닝 vs. 머신 비전 및 인간 검사

Choosing between Machine Vision and Deep Learning

딥러닝은 유연하며 안정적입니다

수십년 동안 머신 비전 시스템은 컴퓨터가 제조된 제품에서 결함, 오염, 기능상 흠집, 기타 불규칙성을 검사하도록 지시해 왔습니다. 그러나 인간의 육안 검사는 예제 기반 학습이 필요한 상황에서 제어 상 허용 가능한 차이를 평가하는데 능숙합니다. 이와는 대조적으로 머신 비전은 컴퓨터화된 시스템만 가능한 속도와 안정성을 제공합니다.

머신 비전

머신비전은 속도, 정확도, 반복 가능성 덕분에 구조화된 장면의 정량적 측정에서 우수한 능력을 보입니다. 올바른 카메라 해상도와 광학 장치를 중심으로 구축된 머신 비전 시스템은 우수한 신뢰성과 낮은 에러로 사람의 눈으로 볼 수 없는 매우 작은 개체를 상세하고, 쉽게 검사할 수 있습니다. 생산 라인에서 머신 비전 시스템은 인간의 검사 능력보다 훨씬 뛰어난 수준으로, 분 당 수 백개에서 수 천 개에 달하는 부품을 높은 신뢰도와 반복 기능으로 검사할 수 있습니다.

전통적인 머신 비전과 달리 인간은 미묘한 외형 및 기능이 상이한 결함을 구분할 수 있을 뿐만 아니라 인지되는 품질에 영향을 주는 부품 외형 상의 변화도 평가할 수 있습니다. 인간은 정보 처리 속도에 한계가 있지만 고유한 개념화와 일반화가 가능한 능력을 가지고 있습니다. 인간은 예제를 통한 학습에서 우수한 능력을 가지고 있고 부품들 사이에서 약간의 비정상적인 부분이 있을 때에도 정말 중요한 부분이 무엇인지 구분할 수 있는 능력이 있습니다. 이러한 특징 때문에 미묘한 결함과 예측할 수 없는 오류가 있는 복잡하고 비구조화된 장면의 정성적 해석이 필요한 많은 경우에 인간의 육안이 최선의 선택입니다.

인간 검사자

딥 러닝 기술은 복잡한 패턴의 자연적인 변화는 허용하는 한편, 변칙, 부품, 특징을 구분해내기 위해 인간의 지능을 흉내내는 중립적 네트워크를 사용합니다. 이러한 방식으로 딥 러닝 기반은 인간의 육안 검사의 유연성을 컴퓨터화된 시스템의 속도와 안정성과 결합합니다.

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