비전검사 기초 및 실무/AI 비전검사10 [비전검사 시리즈 24편] AI 학습 이미지 촬영 노하우: 정확한 검사 성능을 만드는 데이터 촬영 방법 AI 비전검사 성능은 이미지 품질에서 결정된다최근 제조업에서는 스마트팩토리 구축과 자동화 품질 검사를 위해 AI 비전검사 시스템 도입이 빠르게 증가하고 있습니다.많은 기업이 AI 검사 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 고민하는 부분은 다음과 같습니다."어떤 AI 모델을 사용해야 하는가?"하지만 실제 현장에서 AI 비전검사의 성능을 결정하는 가장 중요한 요소는 AI 학습 이미지 품질입니다.아무리 최신 딥러닝 모델이나 고성능 GPU를 사용하더라도 학습 이미지가 부족하거나 품질이 낮으면 원하는 검사 성능을 얻기 어렵습니다.AI 비전검사 정확도를 높이기 위해서는:정확한 이미지 촬영다양한 데이터 확보안정적인 조명 환경올바른 라벨링이 반드시 필요합니다.이번 글에서는 제조 현장에서 활용할 수 있는 AI 학습 이미지 촬.. 2026. 7. 11. [비전검사 시리즈 23편] Segmentation AI 활용 방법과 제조 현장 적용 사례 Segmentation AI란 무엇인가?최근 제조업에서는 제품 품질 향상과 자동화를 위해 AI 비전검사 시스템 도입이 빠르게 증가하고 있습니다.기존 머신비전 검사는 조명, 위치, 패턴 조건을 사람이 설정하는 Rule 기반 방식이 대부분이었습니다.하지만 실제 생산 현장에서는 다음과 같은 문제가 발생합니다.제품 편차 발생미세 불량 증가다양한 형태의 결함 발생환경 변화에 따른 검사 오류이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 Segmentation AI(세그멘테이션 AI) 입니다.Segmentation AI는 이미지 안의 객체를 단순히 찾는 것이 아니라 픽셀 단위로 영역을 분석하는 딥러닝 기반 영상 처리 기술입니다.예:Object Detection → "불량이 어디 있는지 찾는 기술"Segmentation .. 2026. 7. 11. [비전검사 시리즈 22편] Classification AI와 Object Detection 차이 | 어떤 AI를 선택해야 할까? Classification AI와 Object Detection 차이AI 비전검사를 처음 시작하는 분들이 가장 많이 하는 질문 중 하나가 있습니다."Classification과 Object Detection은 무엇이 다를까요?"둘 다 AI를 이용해 이미지를 분석하는 기술이지만, 사용 목적과 결과는 완전히 다릅니다.AI 프로젝트를 성공적으로 구축하려면 두 기술의 차이를 정확히 이해하고, 검사 목적에 맞는 방식을 선택하는 것이 중요합니다.이번 글에서는 실제 산업 현장에서 사용하는 사례를 중심으로 두 기술의 차이점을 자세히 알아보겠습니다.Classification AI란?Classification(이미지 분류)은 이미지 전체를 하나의 클래스로 분류하는 AI 기술입니다.예를 들어 제품 사진 한 장을 입력하면 A.. 2026. 7. 10. [비전검사 시리즈 21편] YOLO를 이용한 비전검사 구축 방법 | 초보자부터 실무까지 완벽 가이드 YOLO를 이용한 비전검사 구축 방법최근 제조업에서 가장 많이 사용하는 AI 기술 중 하나가 바로 YOLO(You Only Look Once) 입니다.예전에는 비전검사가 Rule Base(OpenCV) 방식이 대부분이었다면 현재는PCB 검사자동차 부품 검사식품 검사반도체 검사포장 검사등 대부분의 분야에서 YOLO 기반 AI 검사를 도입하고 있습니다.이번 글에서는 실제 산업현장에서 사용하는 YOLO 비전검사 구축 방법을 처음부터 순서대로 알아보겠습니다.YOLO란 무엇인가?YOLO는 이미지 안에서 물체를 한 번에(Object Detection) 찾아내는 AI 알고리즘입니다.기존 방식은 물체를 찾는다 → 분류한다2단계였다면, YOLO는 찾기 + 분류를 동시에 수행합니다.그래서 매우 빠르며 실시간 검사에 적합합.. 2026. 7. 10. 이전 1 2 다음
