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비전검사 기초 및 실무71

[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.
[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.

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