머신 비전(MV)은 환경을 자동으로 인식하고 이해하기 위해 디지털 이미지의 획득, 분석 및 해석을 다루는 컴퓨터 비전의 하위 분야입니다. 이는 디지털 이미지 처리 기술과 알고리즘을 적용하여 시각적 정보를 해석, 분석 및 실행하여 이미지의 개체를 식별, 위치 지정 및 분류하는 것입니다.
MV는 다양한 환경에서 물체, 사람 또는 구조를 식별하고, 찾고, 추적하기 위해 산업 자동화 및 로봇 공학에 자주 사용됩니다. 이는 기존 알고리즘이나 센서로는 효과적으로 처리할 수 없는 복잡성이나 변형이 있는 애플리케이션에 특히 유용합니다.
MV의 일반적인 응용 분야에는 로봇 비전, 부품 검사 및 분류, 얼굴 인식, 조립 검사, 객체 인식 및 내비게이션이 포함됩니다. 다른 응용 분야로는 의료 영상, 비디오 감시, 감시 및 보안 응용 분야가 있습니다.
MV는 현재 다양한 상용 제품을 이용할 수 있어 빠르게 성장하는 분야입니다. 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리, 하드웨어 플랫폼, 컴퓨팅 성능 향상 등 다양한 요소가 기존 및 미래 솔루션의 개발에 기여합니다.
MV 시스템은 일반적으로 센서(일반적으로 디지털 카메라 또는 카메라 배열), 프로세서(일반적으로 PC 또는 내장 장치) 및 출력 단계(일반적으로 로봇 팔 또는 공작 기계)로 구성됩니다. 센서는 장면의 이미지를 캡처한 다음 해석과 조치를 위해 프로세서로 전송합니다.
MV는 속도, 정확성, 신뢰성, 유연성 등 기존 비전 시스템에 비해 여러 가지 장점을 갖고 있습니다. 기계는 인간보다 더 빠르고 안정적으로 물체를 감지할 수 있기 때문에 MV는 훨씬 더 빠른 생산 라인에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 물체를 보다 정확하게 분류하는 데에도 사용될 수 있습니다. 또한 MV의 유연성은 구별하기 어려운 물체를 식별하는 등 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있음을 의미합니다. 마지막으로, MV는 특정 애플리케이션에 대해 기존 방법보다 훨씬 더 비용 효율적입니다.
