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머신비전과 엣지 AI 기술 기록 — 광학, 조명, 알고리즘, 엣지 추론

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  • 2D·3D 융합 검사, 병목은 조명 간섭입니다 2026-08-19
  • 3D 검사로 바꾸면 오히려 놓치는 결함 구간 2026-08-19
  • 검출과 분류를 한 모델로 — KLA 통합 CNN 특허의 트레이드오프 2026-08-18
  • 2D로 못 잡는 형상 결함, 3D+AI 검사가 답이 되는 조건 2026-08-18
  • 휴머노이드가 물체를 잡을 때, 카메라는 무엇을 봐야 하나 2026-08-18
조명 설계

2D·3D 융합 검사, 병목은 조명 간섭입니다

2D 조명과 3D 레이저가 같은 대역을 쓰면 시분할이 강제되고, 반송 200 mm/s에서 정합 오차가 600 μm까지 벌어집니다. 파장 분리 설계 기준을 정리했습니다.

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2026-08-19
비전 알고리즘

과검출과 미검출, 어느 쪽이 더 비싼가

검사 알고리즘 튜닝은 정확도 하나로 요약할 수 없다. 과검출과 미검출 중 어느 쪽 비용이 큰지에 따라 임계값을 정하는 기준이 갈린다.

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2026-08-13
엣지 AI

Jetson Orin Nano 초기 셋업에서 막히는 네 가지

Jetson Orin Nano 개발자 키트를 처음 켤 때 마주치는 문제들. DisplayPort 전용 출력, QSPI 펌웨어 불일치, SD와 NVMe 부팅 충돌, 전력 모드까지 순서대로 정리한다.

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2026-08-05
  • 2D·3D 융합 검사 도식 — 파장 분리 동시 촬상은 정합 오차 0, 시분할 촬상은 반송 200 mm/s에서 600 μm 오차
    조명 설계

    2D·3D 융합 검사, 병목은 조명 간섭입니다

    Noctvision / 2026-08-19 / 댓글이 없습니다

    2D 조명과 3D 레이저가 같은 대역을 쓰면 시분할이 강제되고, 반송 200 mm/s에서 정합 오차가 600 μm까지 벌어집니다. 파장 분리 설계 기준을 정리했습니다.

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  • 3D 검사 전환 판단 기준 도식 — 2D와 3D의 검출 영역 경계를 나타낸 와이드 이미지
    광학·렌즈

    3D 검사로 바꾸면 오히려 놓치는 결함 구간

    Noctvision / 2026-08-19 / 댓글이 없습니다

    3D 프로파일러의 평면 검출 하한은 60 μm, 2D 라인스캔은 25 μm입니다. 3D 전환 시 유출되는 결함 구간과 ΔGV 기반 분기 판정 기준을 매칭표로 정리했습니다.

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  • 통합 CNN 검출-분류 구조 개념도
    비전 알고리즘

    검출과 분류를 한 모델로 — KLA 통합 CNN 특허의 트레이드오프

    Noctvision / 2026-08-18 / 댓글이 없습니다

    US10607119B2 KLA 통합 CNN 결함검출·분류 특허와 통합/분리 파이프라인의 트레이드오프.

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  • 2D 영상검사와 3D 높이데이터 AI 검사 비교 도식
    비전 알고리즘

    2D로 못 잡는 형상 결함, 3D+AI 검사가 답이 되는 조건

    Noctvision / 2026-08-18 / 댓글이 없습니다

    SICK Nova 3D 머신비전 검사 소프트웨어로 보는 형상 결함 검출과 도입 체크포인트.

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  • 엣지 AI

    휴머노이드가 물체를 잡을 때, 카메라는 무엇을 봐야 하나

    Noctvision / 2026-08-18 / 댓글이 없습니다

    휴머노이드가 물체를 조작하려면 무게·자세에 따라 동작을 실시간 조절해야 한다. 이 조절이 부정확하면 파지 실패나 낙하로 이어진다. 결국 물체 인식·자세 추정을 담당하는 비전·엣지AI 파이프라인이 정확도를 좌우한다. 전신제어·물체 조작 연구는 결국 엣지 추론 속도와 정확도…

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  • 엣지 AI

    물류자동화가 전공정으로 넘어갈 때, 비전 검사는 무엇이 달라지나

    Noctvision / 2026-08-18 / 댓글이 없습니다

    반도체 전공정 물류자동화(스토커·리프터·OHT)가 확대되면 반송 과정에서 소재 접촉·진동 리스크가 늘어난다. 방치하면 미세한 정렬 오차가 후공정 수율에 그대로 전이된다. 결국 물류 구간에 비전 기반 위치·상태 확인 체크포인트를 두는 것이 표준 대응이다. 물류자동화 확장 구간일수록…

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  • FP32에서 INT8로 양자화할 때 정밀도가 손실되는 경로를 나타낸 도식
    엣지 AI

    서버에선 잘 됐는데 엣지에선 왜 정확도가 떨어지나

    Noctvision / 2026-08-13 / 댓글이 없습니다

    엣지 배포 시 정확도가 떨어지는 주된 원인은 모델이 아니라 양자화(FP32→INT8)다. 속도를 얻는 대가로 어디서 정밀도를 내주는지 클래스 단위로 확인해야 한다.

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  • 과검출과 미검출을 구분하는 혼동 행렬 도식
    비전 알고리즘

    과검출과 미검출, 어느 쪽이 더 비싼가

    Noctvision / 2026-08-13 / 댓글이 없습니다

    검사 알고리즘 튜닝은 정확도 하나로 요약할 수 없다. 과검출과 미검출 중 어느 쪽 비용이 큰지에 따라 임계값을 정하는 기준이 갈린다.

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  • 정반사가 심한 표면에서 조명 각도에 따라 달라지는 반사광 경로 비교 도식
    조명 설계

    반사가 심한 표면 촬영 대응법

    Noctvision / 2026-08-05 / 댓글이 없습니다

    금속 가공면이나 광택 표면에서 반사광이 화면을 날릴 때 쓸 수 있는 다섯 가지 방법과 각각의 한계. 상황별 선택 기준과 비용을 고려한 시도 순서를 정리한다.

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  • 작동거리·시야·센서 크기로 렌즈 초점거리를 산출하는 광학 배치 도식
    광학·렌즈

    머신비전 렌즈 초점거리 계산하는 법

    Noctvision / 2026-08-05 / 댓글이 없습니다

    작동거리·시야·센서 크기 세 값으로 초점거리를 계산하는 공식과 예제. 센서 규격별 치수 표, 분해능 검토 방법, 선정 순서와 주의점까지 정리한다.

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