머신 비전(컴퓨터 비전)은 기계가 현실 세계에서 얻은 이미지나 동영상 시퀀스를 분석하고 해석할 수 있도록 하는 일련의 방법과 기술을 의미합니다. 이 분야는 인공지능과 신호처리의 경계에 위치하며, 인간의 시각적 장면 이해 능력을 모방하는 것을 목표로 합니다. 단순한 이미지 획득과 달리, 머신 비전은 시각적 데이터에서 유의미한 지식을 추출하여 기계가 의사결정 또는 자동화된 행동을 할 수 있도록 합니다.
활용 사례 및 응용 예시
머신 비전은 객체 인식, 얼굴 검출, 자율주행, 산업용 품질 검사, 지능형 영상 감시, 자동 번호판 인식, 의료영상 진단 등 다양한 분야에 사용됩니다. 예를 들어, 제조업에서는 제품의 자동화 검사에, 의료 분야에서는 영상 기반의 조기 질병 진단에 활용됩니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
대표적인 도구로는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV, 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow와 PyTorch, 그리고 Detectron2, YOLO, MMDetection과 같은 전문 프레임워크가 있습니다. Halcon과 MATLAB 등의 통합 소프트웨어도 산업 현장에서 널리 사용됩니다.
최신 동향, 발전 및 트렌드
딥러닝의 발전으로 머신 비전은 빠르게 진화하고 있으며, 이미지 인식 및 이해의 정확도가 크게 향상되고 있습니다. 확산 모델과 트랜스포머 아키텍처는 맥락 기반 분석에 새로운 가능성을 열고 있습니다. 임베디드 시스템과 엣지 컴퓨팅과의 결합을 통해 현장에서 실시간으로 처리할 수 있어 데이터 보안성과 지능형 시스템의 반응성이 강화되고 있습니다.