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과일 분류를 위한 인공지능과 3D 비전

농산물은 모양과 색상이 다양해 전통적인 이미지 처리 방법으로는 작업이 매우 어렵습니다. 이와 관련된 작업의 예는 과일을 인식하고 분류하는 것입니다.

이 작업을 효과적으로 수행하기 위해 Basler는 소프트웨어 제공업체인 Data Spree와 협력하여 3D 데이터를 원시 자료로 사용하여 개별 과일의 감지 및 분류를 위한 비전 솔루션을 개발했습니다. 신경망을 교육하는 동안 확보된 정보는 과일 분류를 위한 강력한 실시간 솔루션을 만듭니다.

작동 원리

딥 러닝 기반 비전 시스템은 Basler blaze ToF(Time-of-Flight) 카메라와 표준 PC로 구성됩니다. Basler blaze 카메라는 거의 밀리미터 단위의 정밀도로 고해상도 3D 이미지를 제공합니다. 이 카메라는 그레이 스케일 이미지를 강도 이미지로 생성할 뿐만 아니라 근적외선 범위에서 광 펄스의 Time-of-Flight 측정값을 사용하여 각각의 개별 픽셀까지의 거리를 측정합니다. 따라서 이를 통해 얻게 되는 이미지는 3D 점 데이터군으로 제공되며 대상 장면에 대한 추가 정보를 제공합니다. 2D RGB 이미지와 비교할 때, 이러한 방식에서는 색상 정보가 모양 정보로 대체되어 빨강 및 녹색 사과를 동시에 감지하는 장점을 제공하며 감지된 오브젝트의 정확한 위치 파악 및 크기 측정과 같은 추가 애플리케이션도 지원합니다.

Basler 3D-비전 포트폴리오 확인하기

과일의 3D 포인트 클라우드 이미지
과일의 3D 포인트 클라우드 이미지

강력한 듀오, 3D 이미지 처리와 인공 지능 (AI)

이 소프트웨어는 이 애플리케이션의 필수 요소로서, Basler blaze SDK 와 AI 애플리케이션 소프트웨어라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

Basler blaze의 사용자 친화적이고 플랫폼에 영향을 받지 않는 프로그래밍 인터페이스를 통해 Data Spree 소프트웨어 "Deep Learning DS"를 쉽게 통합할 수 있습니다. 심층 신경망(딥러닝)을 기반으로하는 이 소프트웨어 솔루션은 매우 사용이 편리하며 사전 지식 없이도 딥러닝 모델을 개발할 수 있습니다. 애플리케이션 소프트웨어을 활용해 대상 하드웨어에서 훈련된 네트워크의 데이터 획득, 주석(어노테이션), 교육, 프로비저닝 및 구현 등과 같은 시스템 설계를 위한 개별 작업 단계를 크게 단순화할 수 있습니다. 활용 사례에서 개별 작업 단계에 대한 자세한 내용을 확인해 보세요.

활용 사례 전문 다운로드

신경망 훈련
신경망 훈련

Basler blaze가 이 3D 비전 솔루션에 제공하는 주요 요점 요약

Basler는 3D 비전 하드웨어뿐만 아니라 해당 소프트웨어 솔루션 구현도 지원합니다. 또한 Basler는 필요에 따라 광범위한 파트너 네트워크를 활성화하여 고객의 요구 사항을 충족합니다.

Basler blaze

  • 샘플 프로그램이 포함된 사용자 친화적이고 플랫폼 독립적인 프로그래밍 인터페이스(Basler blaze SDK)
  • IP67 보호 등급으로 업계에서 성능을 검증된 내구성 있는 카메라 하드웨어 사용
  • 통합 조명 및 보정된 광학 장치 덕분에 하드웨어 설치 용이
  • 3D 카메라(Time-of-Flight)를 통해 공간 정보를 신경망 학습에 통합하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 물체 인식 및 분류
  • 많은 애플리케이션에서 보완 센서 기술의 필요성이 제거되어 애플리케이션의 복잡성 감소
  • 컨트래스트가 없거나 저조도 및 일광 조건에서도 정확한 측정 결과

Basler blaze 카메라에 대한 추가 정보

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