산업용 머신 비전(Machine Vision)은 고해상도 카메라, 조명 시스템, 이미지 처리 및 분석 알고리즘(템플릿 추출, 필터링, 패턴 매칭 등)을 사용하여 제품 또는 제조 공정의 결함을 감지하고 품질을 보증하는데 중점을 둔 기술입니다. 자동 검사, 품질 관리, 생산 라인 모니터링 등 제조 및 생산 환경에서 사용합니다. 머신 비전은 일반적으로 특정한 상황 및 작업에 맞추어 설계되며, 고정된 환경에서 작동합니다.
ex) 패턴 인식
반면 YOLO는 실시간 객체 감지를 위한 딥러닝 기반 알고리즘으로, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 기반으로 하며 이미지에서 객체를 직접 감지하는 방식으로 작동합니다. 주로 실시간 이미지 또는 비디오에서 객체를 감지할 때 사용하며(자율 주행 자동차, 보안, 사물 인식 등) 객체 감지 속도와 정확도를 높이는 데 중점을 둔 기술입니다. 사전 훈련된 모델을 기반으로 객체를 인식하며 다양한 환경에서 작동이 가능합니다.
YOLO는 'You Only Look Once'의 줄임말로,
같은 신경망 구조(Neural Network Structure)에 대해 바운드 박스의 좌표와 분류를 동시에 실행하는 통합 탐지 모델인 객체 탐지(Object Detection)를 수행하도록 설계된 심층 신경망(Deep Neural Network)입니다.
YOLO는 입력된 이미지를 S*S 그리드로 나눕니다. 각 그리드 셀은 하나의 객체만을 예측(predict)합니다. 예를 들어, 아래의 노란색 그리드 셀은 그리드 셀 내부에 중심(파란색 점)이 있는 "person" 객체를 예측하려고 합니다.
각 그리드 셀은 고정된 수 만큼의 바운드 박스를 예측합니다. 아래 그림에서 노란색 그리드 셀은 바운드 박스(파란색) 두 개를 사용하여 사람이 어디에 있는지 찾습니다.
각 그리드 셀은,
1) 바운스 박스 B개를 예측하며 각 박스에는 confidence score가 있습니다.
2) 바운드 박스의 개수와 상관없이 한 개의 객체만 탐지합니다.
3) C 조건부 등급 확률을 예측합니다.
에이치큐브 보유 Tool kit(Real Time Image Detection & Training)은 Deep learning 알고리즘 중 하나인 YOLOv3 모델을 사용하여, LabVIEW에서 실시간 이미지 검출을 가능하게 합니다.
상세 매뉴얼 및 예제 파일을 제공해드리며 CPU 및 GPU를 지원합니다.
직관적인 함수를 사용하며, 커스텀 데이터 학습이 가능합니다.
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