컴퓨터 비전의 응용

Lesson Progress

0% Complete

컴퓨터 비전은 기계가 사람처럼 세상을 보고, 분석하고, 탐색할 수 있는 능력을 부여합니다 ! 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘 덕분입니다.
이 강력한 기술은 여러 산업 분야에서 매우 빠르게 응용 프로그램을 찾았습니다. 따라서 컴퓨터 비전은 현대 세계의 기술 개발 및 디지털 변환에 없어서는 안 될 부분이 되었습니다.
이러한 산업이 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 이익을 얻을 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

운송

자율주행차, 무인드론, 무인잠수정 등 자율주행차는 더 이상 공상과학 소설이 아니다. 실제로 전 세계의 다양한 회사가 이미 자율 차량 제품을 구축, 테스트 및 개선하고 있습니다.
자율 주행 차량에서 컴퓨터 비전은 주변에서 감지하는 물체를 감지하고 분류하는 데 사용됩니다. 또한 물체를 해석하고 감지된 물체의 종류에 따라 결정을 내립니다.
예를 들어, 자율주행차는 보행자를 감지하면 정지하고, 녹색 신호를 감지하면 이동하고, 움직이는 자동차를 감지하면 움직임을 판단하고 그에 따라 주행해야 합니다.

환자의 의료 기록, 특히 X-레이, MRI, 스캔, CT 스캔 등의 이미지에는 환자의 광범위한 질병 및 의학적 이상을 감지하는 데 활용할 수 있는 풍부한 정보가 포함되어 있습니다.
이전에는 의료 전문가가 환자의 이익을 위해 이러한 모든 의료 영상 데이터를 수동으로 검토해야 했습니다.
고맙게도 컴퓨터 비전 기술의 채택으로 의사는 의료 이미지 분석 프로세스를 자동화 할 수 있으므로 질병 감지의 효율성과 정확성이 향상되었습니다.
의료 분야에서 컴퓨터 비전의 다른 용도:
- 암 감지 – 예: 잠재적인 암세포를 감지하기 위해 두더지를 분석
- 실혈량 측정 : 예 : 수술용 스펀지와 석션기의 영상을 분석하여 분만 중 실혈량을 측정한다.
- 포즈 추정- 환자의 움직임/포즈를 분석하고 의사가 신경계 및 근골격계 질환을 진단하는 데 도움을 줍니다.
그러나 컴퓨터 비전 시스템은 현재 의료 전문가를 완전히 대체할 만큼 강력하지는 않지만 그 방향으로 천천히 발전하고 있습니다.

제조업은 자동화 가능성이 높은 분야다. 이는 생산 효율성의 극대화, 안전 위험의 최소화 및 품질 관리의 자율성으로 이어질 수 있습니다.

몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

결함 검사:
대규모 제조 현장은 종종 제조된 상품의 결함 감지에서 우수한 정확도를 달성하기 위해 고군분투합니다.
카메라 기반 시스템은 실시간 데이터를 수집하고 컴퓨터 비전 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 이러한 이미지를 분석하여 미리 정의된 품질 표준 세트를 보장할 수 있습니다.
텍스트 및 바코드 읽기:
오늘날 제조되는 대부분의 제품에는 포장에 바코드가 있습니다. OCR(광학 문자 인식)이라는 컴퓨터 비전 기술을 성공적으로 적용하여 바코드를 자동으로 감지, 확인, 변환 및 읽을 수 있는 텍스트로 변환할 수 있습니다 .
제품 조립:
컴퓨터 비전은 3D 모델링 설계를 생성하고, 로봇과 인간 작업자를 안내하고, 제품 구성 요소를 식별 및 추적하고, 포장 표준을 유지하는 데 도움을 줍니다. Tesla와 같은 기술 회사는 이미 제조 공정의 70% 이상을 자동화했습니다.

농업은 매우 노동 집약적인 산업이므로 컴퓨터 비전 시스템이 주도하는 자동화의 이점을 누릴 수 있는 큰 잠재력이 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 다음과 같이 여러 농업 분야에서 사용됩니다.

작물 및 수확량 모니터링: 전통적으로 작물 성장 모니터링은 전적으로 사람의 판단에 기반합니다. 그러나 이것은 효율적이지도 시간에 맞지도 않습니다. 또한 가끔 한 번만 수동으로 수행할 수 있습니다.

컴퓨터 비전을 사용하면 작물 성장을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 영양실조나 질병으로 인한 작물의 변화를 감지할 수 있습니다 . 이는 컴퓨터 비전 시스템을 통해 자주, 빠르고 매우 정확하게 수행할 수 있습니다.
곤충 감지: 밤새 작물 전체를 먹을 수 있는 곤충에 의해 매년 수 톤의 작물이 파괴됩니다.

카메라 기반 작물 모니터링 시스템은 작물을 공격하는 곤충을 실시간으로 인식하고 방지하여 작물의 파괴를 방지할 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 건설, 소매, 보안 등과 같은 다른 산업에서도 사용됩니다. 이러한 각 산업에는 여러 응용 분야가 있으며 이는 앞으로 몇 년 동안만 증가할 것입니다.