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[AI 비전] 딥러닝 활성화를 위한 코그넥스의 엣지 러닝 솔루션

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머신비전과 AI가 접목된 딥러닝 비전 시장은 확장되고 있지만, 실제로 보편화됐다고 말하기는 힘들다. 실제 생산 현장에 적용하기 어려운 부분이 존재하기 때문이다. 학습시키기 위한 과정, 복잡한 레이블링 과정 등은 사용자가 딥러닝 도입을 주저하게 만드는 요소 중 하나다.

 

생산성 향상을 위해서 딥러닝 도입은 필수적인데, 코그넥스 박상준 전무는 인더스트리솔루션 인사이트 웨비나 AI 비전 활용 가이드에서 고객의 고민을 해결하기 위해 코그넥스의 딥러닝과 엣지 러닝 솔루션을 소개한다.

 

현장에서 생산성 향상을 위해 딥러닝 기술 적용 사례가 많이 늘어났다. 하지만 박 전무는 실제 딥러닝이 보편화됐다고 말하기엔 문제점이 있다고 지적한다. 실제 생산 현장에 적용하기 어려운 부분들이 존재한다는 것이다. 딥러닝은 학습 베이스가 토대가 되는데, 학습 과정에서 오는 여러 가지 어려움들이 존재해 실제 양산 현장에서 사용하기 어려운 부분이 있다는 것이다.

 

딥러닝은 이미지를 모으고, 레이블링을 거쳐 학습을 최적화하는 과정을 거쳐야 한다. 이런 과정들에 많은 시간이 소요된다. 일반 유저가 최적화 시키기엔 어려움이 존재하는 것이다. 또한 양산 단계로 넘어가면, 라인 바이 라인 변화도 생기고 제품이 바뀌면 처음부터 레이블링 학습을 거쳐야 하므로 산업에서 보편적으로 딥러닝 기술을 양산에 적용하기 어렵다.

 

고객은 손쉽고 빠르게 적용할 수 있는 툴을 찾게 된다. 다발적으로 발생하는 데이터를 한 곳에서 관리하고 싶은 것들도 고객 니즈 중 하나다. 코그넥스는 이런 고객 요구 사항을 위해 다양한 딥러닝 솔루션을 제공하고 있다.

 

코그넥스의 비전프로 딥러닝

 

코그넥스는 VisionPro, ViDi, SuaKIT으로 구성된 비전프로 딥러닝 솔루션을 통합된 하나의 툴에서 사용할 수 있다. 2D/3D 룰 베이스 기반으로 빠른 프로토타이핑이 가능하다. Multiple DL 툴과 DL 툴 체인, 코그넥스 디자이너인 HMI 등으로 구성되어 있다. 딥러닝에 들어가는 툴을 코그넥스에서 통합해 제공하고 있다.

 

 

ViDi는 적은 수량으로 바르게 학습할 수 있는 제품이다. High-Detail Mode는 정확성이 뛰어난 반면 트레이닝 시간이 오래 걸린다. 오랜 시간이 걸린다는 단점을 보완하기 위해 나온 것이 High-Detail Quick Mode다.

 

기존 High-Detail Mode 대비 2~5배 빠른 트레이닝 시간을 보여주면서, 정확도도 유사하다. 간단한 DL 교육, 복잡한 훈련 매개변수를 조정할 필요 없으며, 간단한 애플리케이션으로 해결해준다. 어플리케이션마다 다르게 써야 하는 경우가 많기 때문에 각 상황에 맞는 솔루션을 선택해 사용하면 된다.

 

New Parameter Search

 

일반적인 애플리케이션 최적화는 상당히 오랜 시간이 걸린다. 보통의 유저들은 툴을 먼저 생성하고, 성능, 툴 복사, 일부 조건을 변경하면서 트레이닝을 진행하는데 인사이트를 가지기도 쉽지 않고 오랜 시간이 걸리게 된다. 이를 해결하기 위한 것이 Parameter Search다. Parameter Search를 사용하면 각각의 구성을 한 번에 확인할 수 있다.

 

 

워크 스페이스를 불러오는 방식은 두 가지가 존재한다. 기존에 세이브 해놓은 비전 프로 딥러닝 워크 스페이스를 불러오는 방식과, 새로운 워크 스페이스를 불러오는 방식이다. 불러온 후 Parameter를 선택하는 윈도우로 넘어가게 된다. 코그넥스의 비전프로 딥러닝이 가지고 있는 모든 Parameter를 디스플레이한 후, 어떤 식으로 트레이닝할 지 옵션을 선택 후 진행하면 된다.

 

기존의 코그넥스 비전 프로 딥러닝 제품의 문제 중 하나는 결과를 비교하기 위해서는 툴마다 비교해야 했다는 점이다. 이런 단점을 개선해 한 화면에서 값을 비교할 수 있어 훨씬 직관적으로 빠르게 비교할 수 있다. 고객이 딥러닝을 최적화시키는 Parameter 튜닝 과정을 심플화 시킨 것이다.

 

현재의 Parameter Search는 유저가 직접 선택한 다음 결과를 보는 방식이다. 코그넥스는 이런 과정도 생략하고 클릭 하나만으로 Parameter까지 설치해 결과가 나오는 새로운 알고리즘을 개발했으며, 하반기에 출시 예정이라 밝혔다.

 

코그넥스의 새로운 딥러닝 툴, 엣지 러닝

 

엣지 러닝은 딥러닝과 같이 학습 베이스로 검사하는 툴이다. 딥러닝이 아닌 좀 더 가볍게 만들기 위해서 기존의 룰 베이스 라이브러리에 제품을 탑재했다. 간단한 툴, 직관적인 디자인이 특징이다. 좀 더 쉽고 빠르게 쓰기 위해 일반 CPU PC에서도 사용할 수 있게 만들었다.

 

짧은 트레이닝 시간도 특징이다. 딥러닝은 수 시간 또는 수일이 걸리는 반면, 비전 프로에 탑재된 ViDi 엣지 러닝은 수분이면 충분히 학습시킬 수 있다. 이런 엣지 러닝은 ▲SmartLine ▲ViDi EL OCR ▲ViDi EL Classify로 구성되어 있다.

 

 

SmartLine의 경우 엣지 기술로만 만든 것이 아니라 기존 비전 프로가 가지고 있던 LineMax와 혼합해 만든 제품이다. LineMax는 다수의 라인을 빠르게 찾아주는 기능이다. 실제 산업에서 여러 가지 라인을 찾았음에도 불구하고, 각자 어떤 라인이 어떤 것을 타겟해야하는지 룰 짜기가 힘들다. 찾았던 라인을 학습을 통해 고객이 쉽게 찾을 수 있도록 알려주기 위해 만든 것이 SmartLine이다.

 

ViDi EL OCR은 OCRMax의 정확성을 강화한 제품이다. 비전 프로 딥러닝에 Blue Read gap이라는 툴이 존재한다. 이 툴을 사용하면 레이블링 및 트레이닝 과정을 계속 반복해야 하는 데 시간이 오래 걸린다. 또한 백그라운드 이미지가 흐리거나 캐릭터가 바뀌면 검사할 수 없는 경우가 많았다. OCRMax와 Blue Read gap 두 제품의 갭을 해결해주는 것이 ViDi EL OCR이다.

 

ViDi EL Classify은 딥러닝의 Classification과 동일하다. 분석하는 툴인데, 소정의 이미지로 빠른 시간안에 학습 가능한 것이 특징이다.

 

Demo

 

스마트 라인을 비전 프로 필드에 넣고, 어떤 라인을 실제로 검출할 것인지에 대한 ROI를 설정해 라인을 잡는다. 비전 프로 LineMax 기술을 사용해 학습을 시킨다.

 

고객은 내부에 있는 간단한 이미지 분류를 원한다. ViDi EL Classify은 간소화된 워크플로우로 빠른 분석이 가능하다. 현재 VPro OCR 툴은 속도가 느리다는 기술적 한계가 존재한다. 애플리케이션을 완성하는 데 몇 주가 소요되고, 배포 중 재교육이 필요하다. 문자 인쇄가 변경되면 오탐이 발생할 수도 있다.

 

VPro OCRMax와 VPDL Blue간의 기술격차 또한 존재한다. 격차를 해소하는 새로운 엣지러닝DL ViDi EL OCR이다. OCRMax보다 강력하고 속도가 훨씬 빠르다. ‘스마트’ 기술로 더 복잡한 애플리케이션을 해결할 수 있으며, 고객은 향상된 OCR 성능을 VisionPro 내에서 업그레이드 할 수 있다.

 

상황에 맞춰 선택할 수 있는 딥러닝 솔루션

 

딥러닝 관련된 어플리케이션이라 하더라도 어떤 상황에서 어떤 솔루션을 적용하는 것이 최적의 효과를 불러올 수 있다. 시간의 관점, 라이센스 비용 관점에 따라 상황에 맞는 솔루션을 가이드 해준다.

 

코그넥스의 전반적인 딥러닝 툴, VisionPro 소프트웨어를 보면 가장 많이 쓰고 있는 2D 3D 툴 비전 프로 제품과 가장 상단의 딥러닝 제품이 존재한다. 사실 미들 단계의 제품이 없었다. 이번에 엣지 러닝 툴을 개발하면서 중간 단계에서 사용할 수 있는 솔루션도 갖추게 됐다. 룰 베이스로는 힘든데 VisionPro 딥러닝까지 쓰기엔 과한 제품들을 ViDI EL 툴을 사용하면 훨씬 빠르고 저렴한 가격으로 사용할 수 있다.

 

코그넥스는 VisionPro, ViDi 엣지 러닝, VisionPro의 딥러닝 제품 라인업을 갖추면서 고객의 다양한 니즈를 해소할 수 있게 됐다. 엣지러닝 기술을 특화된 어플리케이션 타켓으로 만든 스마트 센서 카메라 D900도 존재한다. 코그넥스는 풍부한 레퍼런스와 기술력을 바탕으로 다양하고 고객의 니즈와 어려운 환경에서도 쓸 수 있는 딥러닝 제품 로드맵을 계속해서 준비하고 있다고 밝혔다.

 

헬로티 함수미 기자 |



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