2억 대의 카메라가 지능형 머신 비전을 한계까지 끌어올립니다.

머신 비전(MV)은 산업용 기계가 작업을 "보고" 분석하고 시스템이 보는 내용을 기반으로 빠른 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술을 사용합니다. MV는 자동화 분야의 가장 핵심 기술 중 하나로 빠르게 자리잡고 있습니다.

이 기술이 이제 기계 학습(ML)과 통합되어 Industry 4.0으로의 전환을 주도하고 있다는 점을 고려하면 특히 가장자리에서 가능성은 엄청납니다. ABI Research는 2027년까지 전체 카메라 시스템 출하량이 1억 9,700만 대에 도달하고 매출이 350억 달러에 이를 것으로 예측합니다.

“간단한 작업을 자동화할 수 있는 기계에서 장기적인 최적화를 위해 요소를 '볼' 수 있는 자율 기계로 전환하는 것이 ML이 MV(컴퓨터 비전이라고도 함)에 제공하는 혁신입니다. ),” ABI Research의 인공 지능 및 기계 학습 분석가인 David Lobina는 설명했습니다.

ML은 기존 컴퓨터 비전의 고전인 신경망 모델의 범위와 범위로 기존 머신 비전 알고리즘을 강화하여 머신 비전을 시각적 검사 및 품질 관리 이상으로 확장할 수 있다고 덧붙였습니다.

기회

인공 지능 시장의 모든 트렌드 중에서 컴퓨팅 엣지는 가장 흥미로운 응용 프로그램과 장점을 갖고 있습니다. 즉, 임베디드 시스템과 사물 인터넷에 속하는 장치입니다. 스마트 제조는 아마도 스마트 카메라, 내장형 센서, 강력한 컴퓨터가 ML 분석을 모든 프로세스 단계에 적용할 수 있는 가장 직접적인 예일 것입니다.

지능형 머신 비전은 공장, 창고 및 배송 센터에서 인간 작업자가 더 일상적인 작업을 처리하도록 돕고 지원하여 작업자가 자신의 전문 지식을 활용하여 중요한 부분에 집중할 수 있도록 합니다.

스마트 도시, 스마트 헬스케어, 스마트 교통 분야의 시장 개발도 성숙해졌습니다. ATOS(도시 분야), Arcturus(헬스케어 분야) 및 Netradyne(교통 분야)은 모두 이 분야의 주요 공급업체입니다.

다른 엣지 ML 애플리케이션 사례와 마찬가지로 기술을 발전시키는 가장 좋은 방법은 하드웨어와 소프트웨어 솔루션의 결합과 정보가 풍부한 데이터의 채택을 통해서입니다. 이러한 모든 요소를 ​​통합하는 포괄적인 접근 방식을 통해서만 유익한 결과를 얻을 수 있습니다.

공급업체는 경쟁력 있는 제품을 제공해야 한다는 것을 알고 있습니다. 의료와 같이 민감하거나 개인 데이터와 관련된 경우 전체 패키지에서 하드웨어(카메라, 칩 등)를 제공해야 합니다. ), 소프트웨어 및 데이터를 분석하는 훌륭한 방법입니다.

"담요" 접근 방식은 시장에서 가장 일반적인 예가 아닐 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고 공급업체는 자사 제품이 다른 솔루션과 어떻게 통합되는지 점점 더 인식해야 하며, 이를 위해서는 하드웨어에 구애받지 않는 소프트웨어와 소프트웨어에 구애받지 않는 데이터 분석이 필요한 경우가 많습니다.

"이것은 스마트 시티, 의료 및 교통, 특히 이러한 모든 환경에서 머신 비전이 달성할 수 있는 것과 관련하여 중요한 포인트입니다. 엣지 MV의 경우 소프트웨어 및 하드웨어 공급업체와 서비스 제공업체는 업계에 대한 시야를 확장하기 시작할 것입니다. "라고 로비나는 결론을 내렸습니다.

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