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엣지 AI 추론에 INT8 양자화를 적용하기 전에 반드시 확인해야 할 것: 미세 결함이 조용히 사라지는 이유
PCB 커넥터 검사 라인에서 미세 스크래치 검출 모델을 클라우드 서버에서 엣지 스마트카메라로 옮기는 작업은 대부분 순조롭게 끝납니다. 전체 검증 데이터셋에 대한 mAP(평균 정밀도)는 양자화 전후로 1~2%p 차이밖에 나지 않고, 추론 속도는 수 배…
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정반사와 무광이 한 화면에 있을 때: HDR 멀티 노출 융합으로 콘트라스트를 되살리는 법
같은 카메라 시야(FOV) 안에 니켈 도금 커넥터 핀과 무광 레지스트 인쇄면이 함께 들어오는 검사 스테이션에서, 노출값을 커넥터에 맞추면 레지스트 인쇄 결함이 어두운 영역에 묻혀 사라지고, 반대로 레지스트에 맞추면 커넥터 핀의 정반사가 하얗게 포화되어…
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감지시간 65% 단축, 오경보 80% 감소: 엣지 화재감지 AI의 두 숫자를 읽는 법
지하주차장 전기차 화재 조기감지 모델이 엣지 디바이스에서 실시간 구동된다는 소식을 머신비전 관점에서 뜯어봅니다. 두 성능 수치 중 현장에서 더 무거운 쪽은 오경보율입니다.
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정반사가 결함을 지운다: 교차 편광(Cross-Polarization)으로 고반사 표면의 미검출을 잡는 법
무광 사출 하우징 옆에 니켈 도금 커넥터 핀이 나란히 놓인 검사 스테이션에서, 같은 조명 조건으로 두 재질을 한 번에 잡으려 하면 십중팔구 커넥터 쪽에서 문제가 생깁니다. 도금 표면의 정반사가 카메라 노출을 포화시키면서 그…
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왜곡 보정과 피사계 심도(DOF)의 줄다리기: 텔레센트릭 렌즈로 미세 결함을 놓치지 않는 법
검사 렌즈의 배율을 한 단계 높이면, 그동안 카메라에 잡히지 않던 미세 크랙이나 솔더 브릿지가 비로소 선명해집니다. 그런데 같은 라인에서 부품 하나의 높이가 0.3 mm만 달라져도 그 결함이 다시 흐려진다면, 문제는 렌즈의 분해능이 아니라…
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소프트웨어 정의 조명(Software-Defined Lighting): 하나의 헤드로 암시야와 동축낙사를 오가는 검사 셋업
검사 라인에서 카메라 앞에 물체 하나가 지나갈 때마다, 그 표면은 단 하나의 재질로 이루어져 있지 않은 경우가 많습니다. 같은 부품 안에서도 무광 몰딩부와 니켈 도금 단자부가 함께 있는 사출품, 혹은 솔더 마스크와 노출된…
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다크필드 조명과 엣지 AI 결함 분류: 난반사 표면 검사의 새로운 기준
사출 성형된 커넥터 하우징이나 무광 코팅이 벗겨진 금속 브래킷, 솔더 범프가 올라온 PCB 패드. 이런 대상물은 표면이 매끄러울수록 검사가 쉬워질 것 같지만, 실제 현장에서는 정반대의 일이 벌어집니다. 광택면은 조명을 정반사(specular reflection)시켜 카메라 센서를…
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자동차 부품 외관검사, 조명 설계가 먼저입니다
자동차 부품 외관검사 AI 비전 시스템이 업계 화두로 떠오른 가운데, 금속 도장면과 크롬 도금면의 난반사 문제를 조명 설계로 먼저 해결하지 않으면 AI 알고리즘도 한계를 가진다는 점을 짚어봅니다.
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다중 카메라 검사 라인에서 PoE 랜카드가 광학 셋업의 한계를 결정하는 이유
카메라 대수가 늘어나는 다중 시야 검사 시스템에서는 렌즈·조명 스펙 못지않게 PoE 랜카드의 전력 예산과 대역폭 분배가 검출 성능의 실질적 한계선이 됩니다.
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고속 라인에서 결함을 놓치지 않는 광학 설계의 조건
빠르게 이동하는 대상물의 미세 결함을 검출하려면 카메라 프레임레이트보다 조명 광량과 트리거 동기화가 우선입니다. 표면 재질과 반사율 분석부터 시작하는 고속 이미지 센싱의 원리를 정리했습니다.
