인공 지능으로 활용 가능한 정보

인공 지능을 기반한 이미지 처리는 전통적인 이미지 처리 방식으로 처리하기 어려운 곳에 주로 사용한다. IDS는 이런 이미지 처리 잠재력을 발견하여 인공 지능기반 카메라를 연구하고 있다.

 

공학사 하이코 자이츠(Heiko Seitz): IDS Imaging Development Systems GmbH 기술 에디터

 

네트워킹이 가능한 지능형 장치는 미래 지향적인 산업 프로세스 구축을 위한 기본 요소이다. 이러한 사이버 물리 구성 요소는 표준화된 통신 프로토콜을 통해 이용 가능한 프로세스 정보를 교환한다. IDS의 NXT 시리즈 산업용 카메라는 우수한 성능의 임베디드 비전 플랫폼을 통해 최신 이미지 처리 기능과 머신 러닝을 이용하여 인더스트리 4.0의 일부를 담당하고 있다.

비전 앱 기반 NXT 플랫폼은 카메라 제조사 IDS(Imaging Development Systems)의 적응 능력이 새로운 세대의 산업용 카메라를 위한 기초를 형성하고 있다. 신형 모델 NXT rio & rome은 독창적인 비전 앱 컨셉트와 표준 산업용 카메라 하우징 내에 자유롭게 프로그래밍이 가능한 우수한 성능의 하드웨어 덕분에 이미지 제공 장치 이상으로 디지털 산업용 카메라의 새로운 혁명이 되고 있다. 이 카메라는 딥 러닝 알고리즘을 통해 작업을 자율적으로 실행하거나, 사전 가공된 데이터로 PC 어플리케이션 또는 기계 컨트롤을 지원한다. 이 카메라는 Gen-I-Cam 인터페이스를 적용한 표준 산업용 카메라의 기능 범위와 데이터 전송 성능을 갖추고 있다. IDS는 이 새로운 카메라 시리즈를 두 개 장치와 하나로 통합하였다.

 

스마트폰처럼 카메라 개별화하기

분산 이미지 분석을 통해 카메라 내에서 이미지 데이터를 이용하여 프로세스 관련 정보를 바로 생성한다.

이 카메라는 앱 기반 원리에 따라 스마트폰처럼 변신할 수 있다. 사용자는 필요에 따라 이 산업용 카메라의 표준 기능을 비전 앱 형태로 개별 이미지 처리 프로세스를 간단하게 확장할 수 있다. 이를 이용하여 코드, 문자, 번호판 판독, 객체 찾기, 측정, 계산 또는 식별과 같은 반복적인 작업을 신속하게 셋업하고 교체할 수 있다. Smart-Gen-I-Cam을 사용하면 Halcon과 같은 Gen-I-Cam 호환 타사 응용 프로그램의 카메라 XML 설명 파일을 통해 비전 앱 구성, 제어 및 결과를 이용할 수 있다. 따라서 사용자는 카메라 특성으로 인해 제조사의 펌웨어 업데이트를 기다릴 필요가 없으며, 다른 모델을 찾을 필요가 없다.

             자체적으로 프로그래밍 되어 있는 카메라 기능은 Smart-Gen-I-Cam를 통해 추가의 드라이브 소프트웨어 없이 Gen-I-Cam 어플리케이션에서 조회하고 실행할 수 있다. 카메라 특징은 일반적인 카메라 어플리케이션처럼 NXT 카메라가 설치된 PC에서 프로그래밍하고, 비전 앱 개발 키트를 통해 버튼 터치로 on-camera 실행을 위해 비전 앱으로 변환한다. 이로 인해 IDS-NXT 제품군은 PC와 유사한 운영 시스템을 갖추고 있는 기존의 스마트 카메라와 구별되며, 전통적인 산업용 카메라와는 완전히 다르게 개발되었다. IDS의 NXT는 각각의 사용자 작업 방식을 그대로 유지하는 것을 목표로 한다.

 

인공 지능 지원 이미지 처리

자체적으로 프로그래밍 되어 있는 비전 앱은 Smart-Gen-I-Cam를 통해 각각의 제조사 카메라 특징처럼 Gen-I-Cam 어플리케이션에서 조회하고 실행할 수 있다.

이 카메라 플랫폼은 하드웨어 측면에서 런타임에 대해 프로그래밍이 가능하며 병렬로 작동하는 FPGA를 통해 지원되며, 이로 인해 전체 데이터 경로를 유연하게 이용할 수 있다. 이 통합된 FPGA는 IDS가 개발한 인공 지능 비전 앱을 사용하여 인공 지능 프로세서가 되고, 이 인공 지능 프로세서는 많은 신경망 아키텍처를 가속화할 수 있다. 인공 신경망은 복잡한 이미지 컨텐츠를 높은 정확도로 해석하고, 기본적인 알고리즘을 이용하는 수동 프로그래밍을 통해 솔루션을 제공한다. 인공지능을 기반한 이미지 처리는 기존의 이미지 처리로는 불가능하거나 어려운 곳에 사용한다. 예를 들어 생산 환경에서 오류율을 지속적으로 낮추기 위해 생산 오류를 조기에 감지하고 방지해야 한다. 하지만 다양한 오차와 오류를 완벽하게 예상할 수 없는 곳에서는 인공 지능을 기반한 접근법이 효과적이다. 카메라 소프트웨어는 많은 예시 이미지로 훈련된 신경망을 통해 새로운 이미지 데이터 중에서 특징을 인식할 수 있다. 특징의 상관 관계와 가중치(Feature Combination)로 미리 정의된 결과 등급과 그 확률을 추론할 수 있다.

머신 러닝을 통해 간단하게 오차를 감지하고, 객체를 분류하여, 표면 품질과 손상 여부를 점검하거나 회로 기판 및 실장 요소를 확인할 수 있다. 사용자는 넓은 스펙트럼의 오픈 소스 프레임워크, 하이 레벨 소프트웨어 및 하이 레벨 서비스를 통해 인공 지능 신경망에 접근할 수 있다. 공개된 많은 ANN 아키텍처는 복잡성과 정확성, 간섭 시간에 대한 다양한 요건을 커버한다. 이러한 아키텍처 트레이닝을 위해 산업 시스템의 자동화와 모니터링을 통해 점점 많은 이미지 데이터를 이용할 수 있다.

 

사용자는 자체 신경망을 이용할 수 있다

호환 가능한 네트워크 아키텍처를 위해 특별히 개발한 인터프리터 어플리케이션 IDS NXTferry가 임베디드 비전 플랫폼에 사용하기 위해 기존의 인공 신경망 변환을 담당한다. 따라서 사용자는 각각의 작업을 위해 간섭 카메라에 자체 신경망을 제공할 수 있다. 이 신경망은 이미지 데이터 생성 외에 데이터의 분석과 평가를 직접 처리한다. 정보의 양을 결정하고 더불어 데이터를 줄이는 것은 분산되어 카메라에서 이루어지고, 이를 통해 전달 시 대역폭 병목 현상을 방지할 수 있다. 이러한 사이버 물리 요소를 확장하고 네트워킹 하면서 사물 인터넷(IoT)의 원리에 따라 산업 생산 프로세스의 자동화와 처리 속도를 지속적으로 향상시키는 프로세스 데이터를 이용할 수 있다.

인공 신경망(ANN) 아키텍처가 확산되면서 FPGA 기반 인공 지능을 통해 밀리 초 단위의 인식이 가능하다. NXT 플랫폼의 카메라는 결과의 정확성과 속도와 관련하여 최신 데스크톱 CPU로 공간과 에너지 소비는 줄이면서 보조를 맞출 수 있다. KNN 가속기의 재프로그래밍 가능성을 통해 추가의 장점이 생기며, 이는 미래 보장, 정기적인 비용의 절감 및 타임 투 마켓 단축으로 이어진다.

 

신속한 재구성

2019년 2분기부터 구매할 수 있는, 인공 지능이 가능한 이 카메라는 프로피넷 또는 OPC UA와 함께 사용할 수 있다.

인공 지능은 매달 새로운 프레임워크와 아키텍처가 추가될 만큼 급속도로 발전하고 있다. 이는 하드웨어 플랫폼을 변경 없이 제조사가 소프트웨어를 통해 구현할 수 있어 사용자는 새로운 하드웨어를 구매하지 않아도 된다. 또한 전용 프로세서를 밀리초 내로 재구성함으로써 인공 신경 네트워크 데이터로 전환할 수 있다. 이로써 비전 앱 내에서 동일한 이미지 데이터로 다양한 분류를 순차적으로 수행할 수 있다.

인공 신경 네트워크는 최신 기계와 비전 세계에 대한 부가가치를 입증하였다. 기계 객체 인식과 분류는 산업 분야의 자동화와 다른 시장의 수많은 응용 사례들을 진척시키는 중요한 능력이다. 플랫폼의 유연성은 기존 시스템을 수월하게 통합할 수 있게 하고 다양한 시장에 적용할 수 있다. 사용자의 다양한 작업을 위해 이러한 인공지능 기반의 임베디드 시스템을 갖추고, 신경 네트워크를 간편하게 카메라에서 확인할 수 있게 한다.

 

이더넷에 연결

산업 환경에서 PC와 상관없는 자율적인 작업 방식을 위해 산업용 카메라의 변형 모델들은 프로피넷이나 OPC UA와 같은 산업 프로토콜을 이용할 수 있다. IDS는 NXT 산업용 카메라로 2019년 2분기부터 인공 지능 기반 이미지 처리 장치를 임베디드 비전 시스템으로서 간단하고 신속하게 기계에 적용할 수 있는 방법을 보인다.