과일 분류를 위한 인공지능과 3D 비전
농산물은 모양과 색상이 크게 다를 수 있어 기존의 이미지 처리 방법으로는 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 한 가지 예로 과일을 감지하고 분류하는 작업을 들 수 있습니다. 이 작업을 마스터하기 위해 Basler는 소프트웨어 제공업체인 Data Spree와 협력하여 3D 데이터를 원재료로 사용하여 과일을 감지하고 분류하는 비전 솔루션을 개발했습니다.
과일 선별을 위한 3D 비전 시스템의 작동 원리
딥 러닝 기반 비전 시스템은 Basler blaze ToF(Time-of-Flight) 카메라와 표준 PC로 구성됩니다. Basler blaze 카메라는 거의 밀리미터 단위의 정밀도로 고해상도 3D 이미지를 제공합니다. 이 카메라는 그레이 스케일 이미지를 강도 이미지로 생성할 뿐만 아니라 근적외선 범위에서 광 펄스의 Time-of-Flight 측정값을 사용하여 각각의 개별 픽셀까지의 거리를 측정합니다. 따라서 이를 통해 얻게 되는 이미지는 3D 점 데이터군으로 제공되며 대상 장면에 대한 추가 정보를 제공합니다. 2D RGB 이미지와 비교할 때, 이러한 방식에서는 색상 정보가 모양 정보로 대체되어 빨강 및 녹색 사과를 동시에 감지하는 장점을 제공하며 감지된 오브젝트의 정확한 위치 파악 및 크기 측정과 같은 추가 애플리케이션도 지원합니다.
Basler 3D-비전 포트폴리오 확인하기
강력한 듀오, 3D 이미지 처리와 인공 지능 (AI)
이 소프트웨어는 이 애플리케이션의 필수 요소로서, Basler blaze SDK 와 AI 애플리케이션 소프트웨어라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
Basler blaze의 사용자 친화적이고 플랫폼에 영향을 받지 않는 프로그래밍 인터페이스를 통해 Data Spree 소프트웨어 "Deep Learning DS"를 쉽게 통합할 수 있습니다. 심층 신경망(딥러닝)을 기반으로하는 이 소프트웨어 솔루션은 매우 사용이 편리하며 사전 지식 없이도 딥러닝 모델을 개발할 수 있습니다. 애플리케이션 소프트웨어을 활용해 대상 하드웨어에서 훈련된 네트워크의 데이터 획득, 주석(어노테이션), 교육, 프로비저닝 및 구현 등과 같은 시스템 설계를 위한 개별 작업 단계를 크게 단순화할 수 있습니다. 활용 사례에서 개별 작업 단계에 대한 자세한 내용을 확인해 보세요.
Download the complete Use Case now과일 선별을 위한 이 3D 비전 솔루션의 이점 요약
Basler는 3D 비전 하드웨어뿐만 아니라 해당 소프트웨어 솔루션 구현도 지원합니다. 또한 Basler는 필요에 따라 광범위한 파트너 네트워크를 활성화하여 고객의 요구 사항을 충족합니다.
샘플 프로그램이 포함된 사용자 친화적이고 플랫폼 독립적인 프로그래밍 인터페이스(Basler blaze SDK)
IP67 보호 등급으로 업계에서 성능을 검증된 내구성 있는 카메라 하드웨어 사용
통합 조명 및 보정된 광학 장치 덕분에 하드웨어 설치 용이
3D 카메라(Time-of-Flight)를 통해 공간 정보를 신경망 학습에 통합하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 물체 인식 및 분류
많은 애플리케이션에서 보완 센서 기술의 필요성이 제거되어 애플리케이션의 복잡성 감소
컨트래스트가 없거나 저조도 및 일광 조건에서도 정확한 측정 결과