AI 지원 과제 제한
참조 분류, 관찰 한계와 허용 변수를 제공해 필수 가시 부품과 선언 관계를 보여주는 지원 흐름을 AI에 요청합니다. 예쁜 영상에서 숨은 체결 품질을 추론하거나 모르는 증거를 확신으로 바꾸지 않습니다. 제안 그래프는 가설이지 출시 검사 레시피가 아닙니다. 카메라와 조명을 고정해 개선을 다른 샘플이나 편한 시점이 아니라 선언한 흐름 변경에 귀속시킵니다.
영상과 좌표 증거 고정
사례마다 원본 영상 식별, 크기, crop 변환, 지그 개정과 독립 참조를 고정합니다. 실패와 가림을 포함한 전체 원본에 영역을 겹칩니다. 축소나 crop 뒤에도 원본 관계를 보존합니다. 검증 기하 없이 지역 검출을 물리 위치로 해석하지 않습니다. 다른 프레임, 오래된 crop 또는 불명확한 원본의 결과는 라벨과 표시가 그럴듯해도 현재 조립의 증거가 아닙니다.
형식 처리 연쇄 구성
제한 방식이 과제에 맞으면 전처리, 전경, 설정 영역과 공간 규칙을 명시적으로 연결합니다. 영역 라벨은 관찰 위치이며 학습된 부품 정체나 모든 잘못된 SKU 거부를 입증하지 않습니다. 별도로 검증된 검출기는 후보지만 모델, 클래스 매핑, 필터와 중복 처리 증거가 필요합니다. 원시 박스는 자동으로 고유 부품이 아닙니다. 지원 노드와 설치 계약을 확인하고 상류 유효성을 익명 개수로 줄이지 않습니다.
부호 관계의 좌표 기준
방향 규칙은 라벨 순서와 영상 중심에 의존하며 숨은 결합을 측정하지 않습니다.
- 원본 영상과 crop 변환
- 첫 필수 라벨 중심
- 다음 필수 라벨 중심
- 선언 부호 관계와 구간
공간 관계 정확히 정의
부호 있는 수평 차, 수직 차 또는 유클리드 영상 거리인지 정의합니다. 검토 관계 경로는 고유 라벨 중심과 포함 구간 경계를 씁니다. 방향 차는 부호 없는 거리와 다르고 라벨 역순은 부호를 바꿉니다. 합성 코드는 경계 예이지 생산 공차나 물리 교정이 아닙니다. 라벨, 순서, 좌표와 규칙 개정을 유지합니다. 왼쪽에 보여도 구간 밖일 수 있으며 넓은 구간은 적절한 기계 결합을 증명하지 않습니다.
# Synthetic image-local centre example, not calibrated mechanical acceptance.
first_center_x = 4.0 # px
second_center_x = 14.0 # px
signed_separation = second_center_x - first_center_x # 10.0 px
minimum = 10.0 # px
maximum = 12.0 # px
inside_inclusive_interval = minimum <= signed_separation <= maximum
# True at the lower boundary. Native validity and unique-part checks are separate prerequisites.모호하고 없는 증거 유지
관계 전에 관찰 유효성을 확인합니다. 제한 경로에서 무효 가시성이나 필수 라벨 복수 후보는 Review, 그 외 증거가 유효한 라벨 부재는 Fail입니다. 시점 밖 부재는 유효 빈 영역 관찰과 다릅니다. 원래 이유와 모호성을 보존해 후속 합격 변환을 막습니다. 실행 오류, 잘못된 결과와 미등록 상태는 선언한 비합격 처리가 필요합니다. 익숙한 노드 이름으로 현재 출력이나 모델이 소스 예와 같다고 보지 말고 설치 계약을 확인합니다.
고정 그룹에서 후보 비교
같은 고정 그룹의 누락, 오위치, 중복, 잘림과 지그 변화로 기준과 후보를 비교합니다. 선언 변수만 바꾸고 원래 실패를 보존합니다. 합격 화면만 아니라 개선, 관찰 불가와 오대응을 확인합니다. Review와 실행 실패를 계획 분모에 유지합니다. 남은 한계를 기록해 선택하고 독립 조립을 수락에 확보합니다. 매개변수 탐색은 선택 그래프의 독립 시험이 아닙니다.
흐름 기록표 작성
영상과 조립, 지그와 그래프 개정, crop, 방식, 라벨 또는 모델, 필터, 원시 검출, 유효성, 구간과 결과를 기록합니다. 참조 근거와 불일치 관찰을 추가합니다. 표는 관계, 모호성, 부재와 실행 실패를 나누며 가상 정확도를 만들지 않습니다. 기준과 후보 그래프 및 재현 입력을 유지합니다. 고정 영역인지 검증 인식인지 엔지니어가 구분해야 하며 AI 개발 지원으로 모든 라벨이 학습 산업 분류가 되지는 않습니다.
| 증거 조건 | 제한 경로 결과 | 의미 |
|---|---|---|
| 유효 고유 필수 라벨이 구간 안 | Pass | 선언 가시 관계만 |
| 유효 증거에서 필수 라벨 부재 | Fail | 관찰된 필수 부품 누락 |
| 복수 후보 또는 무효 가시성 | Review | 고유한 신뢰 관계 없음 |
| 잘못되거나 없는 실행 결과 | 명시적 비합격 처리 | 새로운 유효 검사 아님 |
실행과 기계 주장의 범위 유지
이 흐름은 제한된 가시 조립 개발이며 숨은 결합 품질이나 현재 생산 준비 보장이 아닙니다. 과거 고정 설비 소스 시험은 현재 Windows 패키지, 모델 자산이나 실카메라 수락을 입증하지 않습니다. 검토 제품 범위에서 브라우저 로컬 OpenCV.js는 미구현입니다. 클라우드나 분할 후보는 별도 지원 런타임과 검증이 필요합니다. Deyi Vision은 그래프 조사와 증거 비교를 돕지만 출시 설비는 입력, 출력, 이벤트 연결과 한계를 별도로 입증해야 합니다.
AI 제안에서 재현 증거로
명시 후보 흐름을 비교하며 유효성과 참조 그룹을 유지합니다.
- 가시 참조와 원본 고정
- 지원 형식 증거 연쇄 구성
- 모호성을 유지한 관계 평가
- 그룹 비교와 출시 한계 유지
출처와 기술 참고 자료
참고 자료는 이 안내의 방법과 한계를 설명합니다. 예시 확인 절차는 참고용이며, 생산 수락 판정에는 실제 샘플을 통한 근거가 필요합니다.
- Contours: Getting StartedOpenCV확인일
- Deyi Vision Vision WorkbenchDeyi Vision확인일
부품 및 선정 참고 자료
- machine vision software · 영어 참고 자료
- 머신 비전 승인 테스트 체크리스트
- 자동 비전 검사
- EAN-13 추적: 디코딩과 데이터 규칙
- 안정된 SDK 획득: 버퍼, 시간 초과와 재연결
- 가시 액면 높이 검사 흐름 수락과 연계
- 가시 액면 대리값을 위한 AI 지원 처리 흐름 검증
- 검사 기록, 이미지와 부품 식별자 연결해 보관하기
- OCR 라벨: 수락과 PLC 계약
- OCR 라벨: 네이티브 처리와 정확 비교
- 개방 포장 완전성 검사 수락과 연계 절차
- AI 지원 개방 포장 완전성 흐름 구축
- 명확한 상태로 PLC–비전 핸드셰이크 정의하기
- 실링·비드 외관: 라인 수락
- 실링·비드 외관: 워크플로 규칙
- SKU 색상 분류: 수락과 미지 경로
- SKU 색상 분류: 색·상품 규칙
- 표면 결함: 수락과 라인 출력
- 표면 결함: 범위를 제한한 AI 평가
- 트리거부터 PLC 판정까지 지연 부하 시험하기
- 전체 비전 레시피를 버전 관리하고 롤백 검증하기
