요약
결함 검사 프로젝트의 성공은 샘플 커버리지, 영상 안정성 및 검수 지표가 기획 단계에서 명확히 정의되었는지에 달려 있습니다.
샘플 평가
정상 샘플, 경계 샘플, 대표 결함 및 일부 난이도 높은 사례를 포함해 이상적인 이미지만으로 모델 성능을 판단하지 않아야 합니다.
정상 및 불량 샘플 비율
결함 크기, 위치 및 형태 변화
재료 반사 및 배경 간섭
서로 다른 배치 및 운전 조건의 샘플
조명 및 영상
알고리즘 개발에 앞서 조명, 렌즈 및 카메라 설정으로 결함이 영상에서 안정적으로 보이도록 해야 합니다.
확산광, 동축광 및 백라이트 방식
시야, 해상도 및 심도 평가
트리거 방식 및 모션 블러 제어
노출, 게인 및 설치 각도 고정
알고리즘 방안
규칙 기반 알고리즘, 전통 비전 및 딥러닝을 조합할 수 있으며 결함 특성과 검수 요구사항에 맞춰 방안을 선택해야 합니다.
치수 측정 및 에지 검출
분류, 검출 또는 분할 모델
결함 신뢰도 및 임계값 전략
수동 검토 및 지속 개선 체계
검수 지표
오검출률, 미검출률, 사이클 타임, 안정성 및 설명 가능한 기록을 검수 범위에 명시해야 합니다.
결함 유형별 정확도
배치 샘플의 오검출 및 미검출
개별 검사 시간 및 생산 택트
이상 이미지 보관 및 추적
자주 묻는 질문
샘플이 적어도 결함 검사를 개발할 수 있나요?
우선 가능성 검증은 할 수 있지만 실제 프로젝트에서는 실데이터를 지속적으로 보완해야 하며 그렇지 않으면 모델의 일반화 성능이 부족할 수 있습니다.
비전 결함 검사에 항상 딥러닝이 필요한가요?
항상 필요한 것은 아닙니다. 형태가 명확하고 규칙이 안정적인 결함은 전통 비전으로 처리할 수 있으며 복잡한 질감과 다양한 결함은 딥러닝에 더 적합합니다.