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비전검사 기초 및 실무71

[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.
[비전검사 시리즈 14편] 비전검사에서 Blob Analysis 활용 방법 | 면적 검사와 이물질 검출 Blob Analysis란?산업용 비전검사 시스템에서 가장 많이 활용되는 이미지 처리 기술 중 하나가 Blob Analysis(블롭 분석)입니다.Blob Analysis는 이미지 안에서 연결된 객체 영역을 찾아 면적, 위치, 개수, 형상 등을 분석하는 방법입니다.자동차 부품 검사, 반도체 검사, PCB 검사, 식품 검사, 의약품 검사 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다.특히 다음과 같은 검사에서는 Blob Analysis가 매우 효과적입니다.제품 유무 검사부품 누락 검사이물질 검출면적 검사접착제 도포 검사납땜 영역 검사Blob Analysis는 복잡한 AI 모델 없이도 빠르고 안정적인 검사를 구현할 수 있다는 장점이 있습니다.Blob(블롭)이란?Blob은 이미지 처리 분야에서 연결된 하나의 객체 .. 2026. 7. 9.
[비전검사 시리즈 13편] 비전검사 Histogram(히스토그램)을 활용하는 방법 | 밝기 분석과 불량 검출 Histogram(히스토그램)이란?비전검사 시스템에서 이미지를 분석할 때 가장 먼저 확인해야 하는 것이 있습니다.바로 Histogram(히스토그램) 입니다.많은 초보 엔지니어들은 카메라 설정이나 AI 모델부터 수정하려고 하지만, 숙련된 머신비전 엔지니어들은 먼저 히스토그램을 확인합니다.그 이유는 매우 간단합니다.히스토그램은 이미지의 상태를 숫자로 보여주는 가장 기본적인 분석 도구이기 때문입니다.이미지가 너무 어두운지, 너무 밝은지, 대비가 충분한지, 조명이 일정한지 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.실제로 비전검사 알고리즘의 성능은 대부분 입력 이미지의 품질에 영향을 받기 때문에 히스토그램 분석은 검사 정확도를 높이기 위한 첫 번째 단계라고 할 수 있습니다.Histogram의 원리히스토그램은 이미지 안에 .. 2026. 7. 9.
[비전검사 시리즈 12편] 비전검사 조명 밝기 조절 방법 | LED 조명 컨트롤러 설정과 실무 노하우 비전검사 성능은 카메라보다 조명이 먼저 결정한다산업용 비전검사 시스템을 구축할 때 많은 개발자는 고해상도 카메라, 최신 AI 알고리즘, 고성능 이미지 처리 기술부터 검토합니다.하지만 실제 제조 현장에서는 다음과 같은 말이 자주 사용됩니다."좋은 이미지는 좋은 조명에서 시작된다."아무리 좋은 카메라와 AI 모델을 사용하더라도 입력 이미지 품질이 불안정하면 검사 정확도는 떨어질 수밖에 없습니다.비전검사에서 발생하는 많은 문제는 알고리즘보다 조명 환경에서 발생하는 경우가 많습니다.대표적인 문제는 다음과 같습니다.정상 제품을 불량으로 판단하는 오검출(False Positive)실제 불량을 놓치는 미검출(False Negative)OCR 문자 인식률 저하Template Matching 실패Edge Detectio.. 2026. 7. 9.

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