산업용 이미지 처리를 위한 딥러닝 비전 시스템
시스템 구조 및 구성 요소
딥러닝 비전 시스템은 이미 산업용 이미지 프로세싱의 핵심 구성요소로 자리 잡고 있습니다. 딥러닝 비전 시스템은 매우 정밀한 오류 감지, 지능형 품질 검사, 자동화된 의사결정을 가능하게 하며, 이는 기존 이미지 프로세싱 방식의 한계에 부딪히는 모든 영역에서 유용합니다.
기능적인 딥러닝 비전 시스템의 구성이 어떻게 이루어지는지, 그리고 안정적인 운영을 위해 어떤 구성 요소들이 필요한지를 소개합니다.
마지막 업데이트: 2025. 12. 02.
딥러닝 비전 시스템의 시스템 구조
딥러닝 비전 시스템은 처음부터 뉴럴네트워크 구동을 염두에 두고 설계된 솔루션입니다. GPU 기반 컴퓨팅 성능과 최적화된 딥러닝 프레임워크, 엔드투엔드 학습 방식에 기반해 높은 유연성을 제공하지만, 동시에 많은 리소스를 필요로 하는 경우가 많습니다..
목표: 이미지 획득부터 의사 결정까지 엔드투엔드 AI 통합
딥러닝 비전 시스템의 주요 목표는 모든 프로세스 단계에 걸쳐 인공 지능을 원활하게 통합하는 것입니다.
카메라에 의 한 원본 데이터 캡쳐부터
이미지 데이터의 실시간 처리,
AI 모델을 통한 자동화된 의사 결정까지 이어집니다.
모든 구성 요소가 딥 러닝에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 까다로운 산업용 애플리케이션에서도 정밀하고 재현 가능하며 확장 가능한 결과를 제공하는 폐쇄형 시스템이 구축됩니다.
딥러닝 비전 파이프라인: 이미지 획득부터 AI 기반 의사 결정까지
시스템 구성 요소 간의 상호작용은 딥러닝 비전 시스템의 성능에 매우 중요합니다. 딥러닝 비전 시스템의 일반적인 워크플로우는 다음과 같은 연속적인 프로세스 단계에서 이루어집니다:
1. 이미지 획득: 머신 비전 카메라가 원본 이미지를 캡쳐하고, 고품질 이미지 데이터를 제공합니다.
2. 이미지 전송: 프레임 그래버가 이미지 데이터를 효율적이고 손실 없이 처리 하드웨어로 전달합니다.
3. 사전 처리: pylon 소프트웨어 또는 카메라 내부 기능이 노이즈 감소, 디베이어링 등으로 이미지를 최적화합니다. 딥러닝 소프트웨어는 AI 모델을 사용해 데이터의 제어, 구성, 분석을 수행합니다.
4. AI 추론: CNN 모델이 이미지를 분석하여 오류 감지 등 필요한 결정을 내립니다.
5. 결과 전송: 분석 결과는 컨트롤러 또는 상위 시스템으로 전달됩니다.
인터페이스와 통합 솔루션은 모듈 간의 원활한 통신을 보장하며 기존 생산 환경에 쉽게 통합될 수 있도록 합니다. 이를 통해 산업용 애플리케이션에서 빠르고 안정적이며 재현 가능한 이미지 분석이 가능합니다.
딥러닝 비전 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소
딥러닝 비전 시스템은 기술적으로 조정된 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 구성 요소는 전체 시스템 내에서 특정 작업을 수행하며 성능과 안정성에 기여합니다.
딥러닝 비전 하드웨어
이미지 처리 하드웨어는 딥러닝 비전 시스템의 핵심 데이터 처리 센터입니다. 하드웨어 선택은 처리 속도, 비용, 확장성과 같은 요구 사항에 따라 달라지며, 애플리케이션 유형에 따라 다양한 플랫폼이 사용됩니다.
머신 비전 카메라
머신비전 카메라는 시스템의 핵심으로, 추후 AI 모델이 처리할 이미지 데이터를 취득합니다. 정확한 추론 결과를 위해서는 높은 이미지 품질이 필수적입니다. Basler ace, ace 2, dart, racer 시리즈와 같은 산업용 카메라는 다음을 제공합니다:
고해상도 및 고화질
GigE, USB 3.0, CoaXPress 등 주요 인터페이스 지원
내부 이미지 전처리 가능(예: 디베이어링, 선명도, 노이즈 감소)
신뢰성 높은 딥러닝 애플리케이션을 위한 재현 가능한 결과
프레임 그래버 및 이미지 데이터 관리
프레임 그래버는 높은 데이터 처리량 또는 실시간 요구사항이 있는 애플리케이션에서 필수적입니다. 프레임 그래버는 카메라에서 이미지를 직접 캡처해 시스템으로 전달하며, 특히 FPGA 프로세서와 결합 시 지연 없는 고속 이미지 캡처 및 처리가 가능합니다..
딥러닝 소프트웨어 및 도구
소프트웨어는 하드웨어와 AI 모델을 연결하는 역할을 합니다. 카메라 통합·설정·제어뿐 아니라 딥러닝 모델의 학습 및 실행을 가능하게 합니다.
pylon AI
pylon AI는 산업용 이미지 처리 워크플로우에서 컨볼루션 신경망(CNN)을 효율적으로 통합하고 실행하기 위해 특별히 개발된 강력한 플랫폼입니다. pylon AI를 사용하면 대상 하드웨어에서 자체 AI 모델을 직접 간단하게 통합, 최적화 및 벤치마킹할 수 있습니다.
이미지 처리용 pylon vTools
pylon vTools와 결합하면 객체 인식, OCR, 분할, 분류와 같은 기능을 프로그래밍 지식 없이도 바로 사용할 수 있습니다.
FPGA 프로그래밍용 VisualApplets
FPGA 기반 시스템의 경우, VisualApplets는직관적인 그래픽 개발 환경을 제공하여 복잡한 딥러닝 워크플로우와 이미지 전처리 단계를 하드웨어 수준에서 유연하게 구현할 수 있습니다. 이 조합은 딥러닝 비전 시스템 전반에 걸쳐 최대한의 유연성, 확장성, 정밀도를 보장합니다.
AI 모델을 통한 추론
추론 단계에서는 일반적으로 CNN(컨볼루션 신경망)이 입력되는 이미지 데이터의 분석을 담당합니다. 모델은 머신비전 카메라가 캡처한 이미지를 여러 연속적인 레이어에서 처리하여 모양, 에지, 텍스처와 같은 관련 특징을 추출합니다. 그 다음, 작업 목적에 따라 분류, 세그멘테이션 또는 객체 인식이 수행됩니다.
pylon AI와 pylon vTools를 사용하면 이 프로세스가 자동화되고 실시간으로 진행됩니다. 이미지 데이터는 AI 모델에 직접 전달됩니다.예를 들어 불량 부품 식별, 제품의 인쇄된 텍스트를 읽거나(OCR), 이미지 내 특정 객체를 로컬라이즈하는 작업을 수행합니다.
추론 결과는 분류, 품질 검사 또는 공정 최적화와 같은 후속 공정에 즉시 활용할 수 있습니다. 딥러닝 비전 시스템과의 매끄러운 통합은 빠르고 정밀하며 재현 가능한 의사결정을 보장합니다.
모델의 품질은 학습 데이터의 품질과 사용된 하드웨어에 대한 최적화에 크게 좌우됩니다. 따라서 가능한 최고의 이미지 품질은 이미지 획득 단계에서만 중요한 것이 아니라, AI 학습의 기반을 형성합니다. 학습 과정에서 이미지 데이터의 품질이 높을수록 AI 분석 결과와 그로부터 도출되는 의사결정의 정확성과 신뢰성이 더욱 높아집니다.
이미 사전 학습된 모델은 pylon AI 또는 VisualApplets를 사용하여 손쉽게 통합하고 추가로 개발할 수 있습니다.
시스템 통합 및 인터페이스
딥러닝 비전 시스템의 성능을 결정짓는 요소
산업용 이미지 처리에서 딥러닝 비전 시스템을 성공적으로 구현하려면 신중한 시스템 통합과 올바른 인터페이스 선택이 매우 중요합니다. 또한 AI 모델과 하드웨어 간의 효율적인 통신과 생산 공정에의 원활한 통합이 핵심적인 역할을 합니다.
원활한 하드웨어-소프트웨어간의 통신
pylon 소프트웨어는 AI 추론과 카메라 하드웨어 간의 직접적이고 신뢰할 수 있는 통신을 보장하는 인증된 드라이버와 강력한 인터페이스를 제공합니다. 여기에는 유연한 네트워크 솔루션을 위한 GigE Vision, 간편한 연결을 위한 USB3 Vision, 최고 대역폭과 실시간 요구 사항이 있는 애플리케이션을 위한 CoaXPress와 같은 표준이 포함됩니다. 이러한 표준화된 인터페이스는 통합 작업을 최소화하고 안정적인 데이터 전송을 보장합니다.
pylon AI는 기존의 pylon 이미지 처리 파이프라인에 컨볼루션 신경망(CNN)을 직접 통합할 수 있도록 함으로써 강력한 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 견고하고 효율적인 데이터 처리가 가능합니다.ㅊ
산업용 연결성
상위 제어 시스템과의 연결을 위해서는 OPC UA 지원이 필수적입니다. 이를 통해 AI 결과를 PLC 또는 MES 시스템으로 직접 전송할 수 있습니다. 플랫폼과 제조업체에 독립적인 표준인 OPC UA는 기계 간의 간단하고 표준화된 데이터 교환을 보장합니다.
레시피 코드 생성기는 변화하는 제품 변형에 AI 모델을 신속하게 적용할 수 있도록 지원하여 생산의 유연성을 높일 수 있습니다. pylon 뷰어의 레시피 코드 생성기에 대한 자세한 정보는 Basler 제품 설명서에서도 확인할 수 있습니다.
유연한 시스템 아키텍처: 엣지 컴퓨팅 및 클라우드 통합
딥러닝 비전 시스템에 대한 요구 사항은 애플리케이션에 따라 크게 달라집니다. 따라서 유연한 아키텍처가 필수적입니다.:
분산형 애플리케이션을 위한 엣지 컴퓨팅
지연 시간이 중요한 애플리케이션이나 모바일 또는 분산형 애플리케이션의 경우, 임베디드 비전 기술은 AI 모델을 엣지에서 직접 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. NVIDIA® Jetson™과 같은 플랫폼은 AI 모델을 디바이스에서 즉시 실행하도록 해 주며, 이를 통해 최대한의 자율성, 최소 지연 시간, 그리고 네트워크 연결에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.
확장성을 위한 클라우드 통합
대량의 데이터, 분산 학습 또는 여러 시스템을 중앙에서 관리해야 하는 어플리케이션을 위해 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼과 같은 주요 클라우드 플랫폼과의 통합을 지원합니다. 이를 통해 복잡한 딥 러닝 워크플로우에 필요한 확장성과 유연성을 제공합니다.
이 표준화되고 유연한 시스템 통합은 이미지 데이터의 빠르고 신뢰할 수 있으며 재현 가능한 분석을 보장합니다. 이를 통해 딥러닝 비전 시스템을 분산된 생산 환경에 통합할 수 있으며, 이미지 데이터가 생성되는 지점에서 AI 기반 분석 및 의사결정이 직접 이루어지도록 합니다. 이는 복잡하고 다지점으로 구성된 생산 네트워크에서 효율적인 품질 관리, 오류 감지 및 프로세스 최적화에 매우 중요합니다.
간편한 설치와 신뢰할 수 있는 시스템 통합은 장기적인 성공을 위해 필수적이며, 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 데 도움을 줍니다.
기능적인 딥러닝 비전 시스템은 예를 들어 고품질 머신비전 카메라, 고성능 프레임그래버, 적합한 이미지 처리 하드웨어, 전용 딥러닝 소프트웨어, 그리고 최적화된 AI 모델로 구성됩니다. 신뢰할 수 있고 고성능의 인터페이스는 원활한 시스템 통합을 보장합니다. 당사는 제품과 서비스를 통해 비전 엔지니어와 애플리케이션의 AI 솔루션에 관여하는 모든 분들께 프로토타입 개발부터 양산에 이르기까지 고도화된 산업용 이미지 처리 프로젝트를 위한 견고한 기반을 제공합니다.
