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비전검사 기초 및 실무/비전검사 기초 실무20

[비전검사 시리즈 20편] Color Inspection(색상 검사) 구현 방법 | 산업용 비전검사 실무 가이드 Color Inspection(색상 검사)이란?Color Inspection(색상 검사)은 제품의 색상이 기준과 일치하는지 자동으로 판별하는 비전검사 기술입니다.제조업에서는 단순히 "빨간색인지 파란색인지"를 구분하는 것뿐만 아니라, 색상 편차와 인쇄 품질, 코팅 상태, 변색 여부까지 검사합니다.최근에는 OpenCV와 AI 기술을 함께 활용하여 더욱 높은 정확도의 색상 검사를 구현하고 있습니다.색상 검사가 필요한 이유색상은 제품의 품질과 직결되는 중요한 요소입니다.다음과 같은 분야에서 많이 사용됩니다.자동차 도장 색상 검사식품 포장 색상 검사의약품 라벨 색상 확인전자제품 LED 색상 검사플라스틱 사출품 색상 검사인쇄 품질 검사색상이 기준과 다르면 고객 불만이나 생산 불량으로 이어질 수 있으므로 자동 검사가.. 2026. 7. 10.
[비전검사 시리즈 19편] Barcode와 QR Code 검사 시스템 구축 방법 | 1D·2D 코드 인식부터 실무 적용까지 Barcode와 QR Code 검사가 중요한 이유오늘날 대부분의 제조 공정에서는 제품을 식별하기 위해 다양한 코드를 사용합니다.대표적으로 다음과 같은 정보가 코드에 저장됩니다.제품 번호(Product ID)LOT 번호제조일자시리얼 번호생산 라인 정보검사 이력고객 정보사람이 직접 입력하면 오입력 가능성이 높지만, 비전검사 시스템은 수백 개의 제품을 빠르고 정확하게 읽을 수 있습니다.그래서 자동차, 반도체, 식품, 제약, 물류, 전자제품 산업에서는 Barcode 및 QR Code 검사가 필수 공정으로 자리 잡았습니다.Barcode란?Barcode는 1차원(1D) 코드입니다.굵기와 간격이 다른 검은 막대를 이용하여 정보를 저장합니다.대표적인 종류는 다음과 같습니다.Code 39Code 128EAN-13UPCI.. 2026. 7. 10.
[비전검사 시리즈 18편] OCR과 OCV 차이점 | 문자 인식 비전검사 구축 방법 OCR과 OCV란?자동차 부품, 반도체, 식품, 의약품, 전자제품 등 다양한 제조 공정에서는 제품에 제조일자, LOT 번호, 시리얼 번호, 모델명, 유통기한 등의 문자가 인쇄됩니다.이러한 문자를 사람이 직접 확인하면 시간이 오래 걸리고 실수가 발생할 수 있습니다.이를 자동으로 검사하기 위해 사용하는 기술이 바로 OCR(Optical Character Recognition) 과 OCV(Optical Character Verification) 입니다.두 기술은 모두 문자와 관련되어 있지만 목적과 활용 방식은 분명한 차이가 있습니다.이번 글에서는 OCR과 OCV의 차이점, 동작 원리, 구축 방법, 실무 적용 사례까지 자세히 알아보겠습니다.OCR(Optical Character Recognition)이란?OCR.. 2026. 7. 10.
[비전검사 시리즈 17편] Pattern Matching과 Template Matching 차이점 | 비전검사에서 어떤 알고리즘을 선택해야 할까? Pattern Matching과 Template Matching이란?비전검사 시스템은 제품이 어디에 있는지, 어떤 방향으로 놓여 있는지, 정상 위치인지를 먼저 찾아야 합니다.이때 가장 많이 사용하는 기술이 바로 Template Matching과 Pattern Matching입니다.두 용어는 비슷하게 사용되는 경우가 많지만, 실제 원리와 성능, 활용 분야에는 큰 차이가 있습니다.특히 산업용 비전검사에서는 검사 목적에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 검사 속도와 정확도를 좌우합니다.이번 글에서는 두 알고리즘의 원리부터 차이점, 장단점, 실제 적용 사례까지 자세히 알아보겠습니다.Template Matching이란?Template Matching은 미리 등록한 이미지(Template) 와 현재 영상을 비교.. 2026. 7. 10.
[비전검사 시리즈 16편] Contour Detection 활용법 | 외곽선 검출과 치수 측정 실무 Contour Detection이란?비전검사에서 제품의 크기나 형상을 분석하려면 단순히 객체를 찾는 것만으로는 부족합니다.객체의 외곽선(Contour) 을 정확하게 검출해야 다양한 측정과 분석이 가능합니다.Contour Detection(외곽선 검출) 은 이미지 안에서 객체의 경계를 따라 연결된 윤곽선을 추출하는 기술입니다.자동차 부품, 반도체, PCB, 전자제품, 식품, 의약품 등 대부분의 머신비전 검사에서 사용되며, 특히 치수 측정과 형상 검사의 핵심 기술로 활용됩니다.Contour와 Edge의 차이많은 초보자들이 Contour와 Edge를 같은 개념으로 생각하지만 실제로는 목적이 다릅니다.Edge DetectionContour Detection밝기 변화 검출객체 외곽선 추출경계선 일부 검출폐곡선 형.. 2026. 7. 10.
[비전검사 시리즈 15편] Edge Detection(에지 검출)의 원리와 활용 방법 | Canny, Sobel 비교 Edge Detection(에지 검출)이란?비전검사에서 제품의 크기를 측정하거나 위치를 찾고, 형상을 분석하기 위해 가장 먼저 수행하는 작업이 있습니다.바로 Edge Detection(에지 검출) 입니다.Edge는 이미지에서 밝기가 급격하게 변하는 경계 부분을 의미합니다.사람이 제품을 볼 때 가장 먼저 외곽선을 인식하듯이, 머신비전도 Edge를 먼저 찾아 제품을 분석합니다.실제로 다음과 같은 검사에서 Edge Detection은 반드시 사용됩니다.치수 측정위치 보정(Alignment)Pattern MatchingContour DetectionOCR 전처리Blob Analysis 전처리불량 형상 검사즉, Edge Detection은 대부분의 비전검사 알고리즘의 시작점이라고 할 수 있습니다.Edge란 무엇인.. 2026. 7. 9.

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