머신 비전이란?

이미지 획득

머신 비전 작업은 먼저 대상 이미지나 영상을 획득해야 합니다. 이는 디지털 카메라, 비디오 소스, 스캐너 등을 사용하여 수행할 수 있습니다.

전처리

획득한 이미지에 대해 전처리 과정을 수행합니다. 이 단계에서는 이미지를 필터링, 변환 또는 보정하여 노이즈 제거, 해상도 조정, 명암 대비 조정 등을 수행합니다. 전처리는 이미지 품질을 개선하고 뒷단의 알고리즘 수행을 용이하게 합니다.

특징 추출

이미지에서 중요한 특징을 추출하는 단계입니다. 이를 위해 영상 처리 기술이 사용되며, 엣지 검출, 코너 검출, 선명도, 색상 등의 특징을 추출할 수 있습니다. 특징 추출은 머신 비전 알고리즘의 성능을 향상시키고 객체 감지, 인식 및 분류에 중요한 역할을 합니다.

객체 감지 및 분할

추출된 특징을 사용하여 이미지에서 특정 객체를 감지하고 분할하는 단계입니다. 객체 감지는 이미지 내에서 객체의 위치와 경계를 식별하고, 객체 분할은 객체를 이미지에서 분리하여 개별적으로 처리할 수 있도록 합니다. 이를 위해 기계 학습, 컨투어 추출, 세그멘테이션 등의 기술이 사용됩니다.

객체 인식 및 분류

객체를 식별하고 분류하는 단계입니다. 추출된 특징을 사용하여 객체를 인식하고, 미리 학습된 모델이나 알고리즘을 활용하여 객체를 분류합니다. 기계 학습, 패턴 인식, 신경망 등의 기술을 사용하여 객체 인식과 분류를 수행합니다.

객체 추적

움직이는 객체를 지속적으로 추적하는 단계입니다. 객체의 움직임을 모델링하고, 추적 알고리즘을 사용하여 객체의 위치, 속도, 경로 등을 추적합니다. 이는 동적 객체 추적, 움직임 분석, 객체 추적 기반의 행동 인식 등에 활용됩니다.

결과 해석 및 응용

최종적으로 추출된 정보를 해석하고 응용하는 단계입니다. 이는 이미지 분석 결과를 활용하여 의사 결정을 내리거나, 자동 제어 시스템에 피드백으로 사용하는 등 다양한 응용 분야에 적용됩니다.