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딥러닝 EasyLocate, 불량 식별 및 위치 검출 알고리즘
2021.03Hit. 183


EasyLocate 불량 식별 및 위치 검출 알고리즘

Euresys의 딥러닝 라이브러리 번들 구성 중 하나인 EasyLocate는 대상물이나 불량을 식별하고 그 위치를 검출하는 라이브러리입니다.EasyLocate는 이미지로부터 여러 종류의 부품 또는 불량을 동시에 식별할 수 있으며 겹쳐있는 객체도 구분할 수 있어서 수량 카운팅에도유용합니다. 또한 EasyLocate는 인식된 대상물 또는 불량의 위치를 Bounding Box로 표시하고 해당하는 객체의 클라스 레이블을 할당합니다. 딥러닝 알고리즘에 기반한 EasyLocate는 학습을 위하여 불량의 위치와 해당 클라스 레이블을 표시한 이미지들이 필요합니다.



( 여러 종류의 전자 부품으로 구성된 샘플 이미지 세트 )



위 그림은 비닐 봉투에 여러가지 전자 부품이 들어있는 샘플 데이터 세트 이미지 중 하나로서 EasyLocate가 열악한 조명 환경에서도 얼마나안정적으로 다양한 대상물을 인식할 수 있는지 보여줍니다.

EasyLocate의 장점 중 하나는 머신비전 어플리케이션에 특화된 딥러닝 네트워크 아키텍처를 설계 적용한 것인데, 이는 YOLO 또는 Retina-Net과 같은 첨단 아키텍처에 영감을 받은 것입니다. EasyLocate는 4월에 출시될 Open eVision V2.15에 포함될 예정입니다.



( 제한된 노출 환경에도 유연한 검출 )

( 다수의 대상물 또는 불량 식별 )



데이터 증강 (Data Augmentation)

딥러닝은 신경망 학습에 의해 동작하는데 이는 일련의 기준 샘플 이미지를 이용해 대상물을 분류하는 방법을 학습시키는 과정입니다. 이 학습프로세스의 성능은 기준 샘플 이미지 세트가 얼마나 대표성과 확장성을 갖는지에 의해 크게 좌우됩니다. 딥러닝 번들은 학습의 효과를 높이기위해 데이터 증강(Data Augmentation)을 수행하는데, 이는 사용자가 제공한 샘플 이미지들을 프로그램 가능한 한계 내에서 (shifting, rotating,scaling 등의 방법으로) 편집해서 추가적인 샘플 이미지를 더 만드는 것입니다. 이렇게 함으로써 클라스 당 100개의 이미지만으로도학습이 가능해집니다.



CPU 및 GPU 프로세싱 지원

딥러닝에는 일반적으로 상당히 많은 처리 역량이 필요한데 특히 학습 단계에서 더 그렇습니다. 딥러닝 번들은 표준 CPU를 지원하고 PC에있는 NVIDIA CUDA 호환 GPU를 자동으로 감지합니다. 대개 하나의 GPU가 학습 및 처리 단계를 100배 가속화합니다. EasyLocate의 모든기능은 더 빠른 처리를 위해 CPU와 NVIDIA GPU 모두에서 동작합니다. EasyLocate의 신경망은 특정 어플리케이션에서 CPU만으로도 실행이 가능하도록 설계 및 최적화 되었습니다.



Deep Learning Studio 무료 테스트 소프트웨어

Open eVision은 무료 Deep Learning Studio 애플리케이션을 포함합니다. 이 소프트웨어는 데이터 세트를 생성할 때와 딥러닝 도구를 교육및 테스트하는 단계에서 사용자를 도와줍니다. 예를 들어, EasySegment의 경우 주석 도구를 통합하고 있으며 예측(Prediction)을 실측 자료주석(Ground Truth Annotation)으로 변환할 수 있습니다. 또한 성능 요구 사항에 맞도록 그래픽 환경에서 도구를 구성할 수 있습니다. 그리고 학습 후에 더 나은 불량 감지율과 더 나은 양품 감지율 사이에서 적당한 tradeoff 지점을 선택할 수 있습니다.




딥러닝이란?

CNN(컨볼루션 신경망)은 인간의 두뇌를 이루는 생물학적 신경망을 모방해 만든 컴퓨팅 시스템입니다. 즉 인간의 뇌신경이 정보를 해석하기위해 감각기관으로부터 입력되는 수많은 정보들을 처리하는 방식에서 영감을 받아 설계된 기술입니다. CNN은 딥 피드포워드(deepfeed-forward) 방식의 인공 신경망으로, 이미지를 분석하는데 가장 널리 적용되고 있습니다. 딥러닝은 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘으로풀기 어렵거나 풀 수 없는 복잡한 문제를 풀기 위해 대규모 CNN을 사용합니다. 딥러닝 알고리즘은 대개 예제를 이용해 학습하기 때문에사용하기에 더 쉬울 수도 있습니다. 부품 등 대상물을 분류 또는 검사하는 방법을 사용자가 알 필요가 없습니다. 대신 이 알고리즘은 초기 학습단계에서 검사 대상 부품의 표시된 많은 이미지에 의해 학습이 필요합니다. 성공적으로 학습을 마친 후 이 알고리즘을 이용해 부품을분류하거나 결함을 감지하고 분할할 수 있습니다.



딥러닝 신경망은 여러 개의 층(layer)으로 구성됩니다. 입력 층(input layer)은 신경망이 다루어야 할 이미지의 속성(attributes)을 정의합니다. 그리고 두 개 이상의 숨겨진 층(hidden layer)은 이미지에 서 특징(features : 모서리, 엣지 등)을 추출함으로써 특징 공간(featurespace)을 만들어 냅니다. 마지막으로 출력 층(output layer)은 확보된 특징(features)에 근거한 분류(Classification)를 만들고 검 출결과(inference)를 출력합니다.

딥러닝 신경망은 연속된 층(layer)에서 점진적으로 의미 있는 표현을 학습하는 데 강점이 있으며 데이터로부터 표현을 학습하는 새로운 방식입니다. 딥러닝의 딥(deep)이란 단어가 어떤 깊은 통찰을 얻을 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 그냥 연속된 층으로 표현을 학습한다는 개념을 나타냅니다. 데이터로부터 모델을 만드는 데 얼마나 많은 층을 사용했는지가 그 모델의 깊이가 됩니다. 이 분야에 대한 적절한다른 이름은 층 기반 표현 학습(layered representations learning) 또는 계층적 표현 학습(hierarchical representations learning)이 될수 있습니다. 최근의 딥러닝 모델은 표현 학습을 위해 수십 개, 수백 개의 연속된 층을 가지고 있습니다. 이 층들을 모두 훈련 데이터에 노출해서자동으로 학습시킵니다. 딥러닝에서는 기본 층을 겹겹이 쌓아 올려 구성한 신경망(neural network)이라는 모델을 사용하여 표현 층을학습합니다.


( deep neural network )



객체 인식은 이미지 또는 비디오 상의 객체를 식별하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 객체 인식은 딥러닝과 머신러닝 알고리즘을 통해 산출되는핵심 기술입니다. 사람은 사진 또는 비디오를 볼 때 인물, 물체, 장면 및 시각적 세부 사항을 쉽게 알아챌 수 있습니다. 이 기술의 목표는 이미지에 포함된 사항을 이해하는 수준의 능력과 같이 사람이라면 당연히 할 수 있는 일을 컴퓨터도 할 수 있도록 학습시키는 것입니다.



딥러닝 번들

Open eVision 딥러닝 번들은 EasyLocate를 포함한 다수의 알고리즘 패키지 소프트웨어입니다. 신경망이 제품을 인식하거나 불량을 검출할수 있도록 이미지를 분류하는 기능을 담당하는 EasyClassify와 불량의 분할(segmentation) 프로세스를 촉진해 주는 EasySegment도포함됩니다 (Unsupervised Mode 및 Supervised Mode 지원).




지원 운영체제 및 개발환경

  • 운영체제 Windows 7, 8, 10 (32/64 비트)
  • 개발환경
    ‒ Microsoft Visual Studio 2008® SP1 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    ‒ Microsoft Visual Studio 2010® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    ‒ Microsoft Visual Studio 2012® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    ‒ Microsoft Visual Studio 2013® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    ‒ Microsoft Visual Studio 2015® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    ‒ Microsoft Visual Studio 2017® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)


추가 개발 계획

2021년에는 EasyLocate의 리눅스 지원(Intel x64 platform)이 가능하게 될 것입니다. 그리고 새로운 기능들 (oriented bounding box,key point localization, arbitrary image resolution 등)이 추가로 개발될 것이며, Deep Learning Studio 또한 지속적으로 업그레이드될예정입니다.

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7. 개인정보 자동수집 장치의 설치•운영 및 그 거부에 관한 사항

회사는 이용자의 정보를 수시로 저장하고 찾아내는 쿠키(cookie) 등을 운용합니다. 쿠키란 회사의 홈페이지를 운영하는 데 이용되는 서버(http)가 이용자의 브라우저에 보내는 아주 작은 소량의 정보이며 이용자들의 컴퓨터 하드디스크에 저장되기도 합니다.

  • 가. 쿠키 등 사용목적
    • 이용자 접속 유형, 방문 시간, 접속 빈도, 이용형태 등을 분석하여 이용자에게 최적화된 정보제공을 위해 사용됩니다.
    • 각종 마케팅 서비스, 통계분석 등에 활용
  • 나. 쿠키 설정 거부 방법
    • 이용자는 쿠키 설치에 대한 선택권을 가지고 있습니다. 따라서, 이용자는 웹 브라우저에서 옵션을 설정함으로써 모든 쿠키를 허용하거나, 쿠키가 저장될 때마다 확인을 거치거나, 아니면 모든 쿠키의 저장을 거부할 수도 있습니다. 단, 이용자께서 쿠키설치를 거부하였을 경우 서비스 제공에 어려움이 있을 수 있습니다.
    • 쿠키 관련 설정 변경을 원하신다면, 웹 브라우저 상단의 도구 > 인터넷 옵션 > 개인 정보란을 확인해주십시오.

8. 개인정보 관리책임자

회사는 개인정보 취급에 관한 업무를 총괄해서 책임지고, 개인정보 취급과 관련한 정보주체의 불만처리 및 피해구제 등을 위하여 아래와 같이 개인정보 관리책임자를 지정하고 있습니다.

  • 개인정보 보호책임자
    • 성명 : 김종환 대표
    • 전화 : 02-424-8832
    • 팩스 : 02-6455-8832
    • 이메일 : alliovis@iovis.co.kr

※ 문의 주신 내용은 개인정보 관리담당부서로 연결되며, 회사는 이용자들의 민원 사항에 대해 신속히 응대하겠습니다.

9. 개인정보 안전성 확보 조치

회사는 개인정보보호법에 따라 개인정보를 취급함에 있어 개인정보가 분실, 도난, 누출 변조 또는 훼손되지 않도록 아래와 같은 안전성 확보 조치를 하고 있습니다.

  • 가. 정기적인 자체 감사 실시
    • 개인정보 취급 관련 안정성 확보를 위해 정기적으로 자체 감사를 실시하고 있습니다.
  • 나. 개인정보 취급 직원의 최소화 및 교육
    • 개인정보를 취급하는 직원을 지정하고 담당자에 한정시켜 최소화 하여 개인정보를 관리하는 대책을 시행하고 있습니다.
  • 다. 내부관리계획의 수립 및 시행
    • 개인정보의 안전한 처리를 위하여 내부관리계획을 수립하고 시행하고 있습니다.
  • 라. 해킹 등에 대비한 기술적 대책
    • 회사는 해킹이나 컴퓨터 바이러스 등에 의한 개인정보 유출 및 훼손을 막기 위하여 보안프로그램을 설치하고 주기적인 갱신·점검을 하며 외부로부터 접근이 통제된 구역에 시스템을 설치하고 기술적/물리적으로 감시 및 차단하고 있습니다.
  • 마. 접속기록의 보관 및 위변조 방지
    • 개인정보처리시스템에 접속한 기록을 최소 6개월 이상 보관, 관리하고 있으며, 접속 기록이 위변조 및 도난, 분실되지 않도록 보안기능 사용하고 있습니다.
  • 바. 개인정보에 대한 접근 제한
    • 개인정보를 처리하는 데이터베이스시스템에 대한 접근권한의 부여, 변경, 말소를 통하여 개인정보에 대한 접근통제를 위하여 필요한 조치를 하고 있으며 침입차단시스템을 이용하여 외부로부터의 무단 접근을 통제하고 있습니다.
  • 사. 문서보안을 위한 잠금장치 사용
    • 개인정보가 포함된 서류, 보조저장매체 등을 잠금장치가 있는 안전한 장소에 보관하고 있습니다.
  • 아. 비인가자에 대한 출입 통제
    • 개인정보를 보관하고 있는 물리적 보관 장소를 별도로 두고 이에 대해 출입통제 절차를 수립, 운영하고 있습니다.

10. 적용 개시일 및 변경 공지

이 개인정보처리방침은 2020년 9월 1일부터 적용되며, 법령 및 방침에 따른 변경 내용 발생 시 변경 사항의 시행 7일 전에 홈페이지 공지사항을 통해 공지할 것입니다.

동의합니다.