가시 조립 검증 실패 원인 분리 절차

실패 증거 층 식별

설정 전에 취득, 부품 증거, 위치 판정이나 하류 이벤트 연결 중 실패 층을 찾습니다. 원래 참조와 원시 결과를 유지합니다. 유효 영역의 놓친 부품, 잘림으로 Review가 된 관찰, 다른 조립에 적용한 정확한 결과는 서로 다른 대조가 필요합니다. 나중 합격 화면으로 증상을 덮지 않습니다. 재현 실패와 증거 경계에서 시작하며 빨간 표시를 줄이는 넓은 구간으로 시작하지 않습니다.

실패 영상 정확히 재생

동일 원본, crop 변환, 그래프 개정과 참조를 재생합니다. 표시 이름이 아닌 설치 노드와 모델 식별을 확인합니다. 같은 입력에서 달라지면 지그보다 전처리, 의존성과 요청 대응을 조사합니다. 재생은 안정하고 새 영상만 실패하면 광학과 촬영을 비교합니다. 지역 화면에 원인이 숨지 않게 전체 원본을 보존합니다. 재생 성공은 원인 범위를 좁히지만 의도한 이벤트에서 온 영상임을 증명하지 않습니다.

잘림과 실제 부재 구분

전체 원본에 영역을 겹쳐 부품, 여유와 공구 가림을 봅니다. 경계 교차는 조립의 실제 부재와 다릅니다. 같은 조립의 기준과 허용 자세를 광학과 참조 고정으로 비교합니다. 잘림이면 부재 규칙 전에 촬영이나 기하로 관찰을 회복합니다. 영역 확대는 이웃 지그를 부품으로 보이게 할 수 있습니다. 깔끔한 crop만 아니라 회복한 가시성과 새 위험을 기록합니다.

잘림은 관찰된 부재와 다름

지역 후보 누락 판단 전에 전체 조립과 영역을 확인합니다.

완전한 원본 조립 영상
선언 부품 영역
영역 경계를 넘은 가시 부품
이웃 지그 증거 제외

진단 기하이며 숨은 부품을 추론하지 않습니다.

필터 전에 중복 원인 설명

필수 라벨이 여러 개면 원시 전경과 검출 후보를 봅니다. 실제 별도 특징, 반사 분할, 지그 침입과 모델 중복을 구분합니다. 원본과 라벨 매핑을 유지하며 관계가 통과하는 후보를 선택하지 않습니다. 고정 영역과 학습 검출에는 다른 대조가 필요하고 중복 필터는 식별 증명이 아닙니다. 같은 누락과 오위치 참조로 마스크나 억제를 비교해 결함 제거와 물체 병합을 확인합니다.

diagnostic_record = {
    'assembly_id': assembly_id,
    'image_id': image_id,
    'graph_revision': graph_revision,
    'raw_detections': raw_detections,
    'detection_validity': detection_validity,
    'raw_rule': raw_rule,
    'execution_status': execution_status,
    'event_identity': event_identity,
}
# Record the failure without converting Review, unknown states or execution errors into Pass.

관계 부호와 좌표 확인

기계 참조를 의심하기 전에 첫 라벨과 다음 라벨, 중심, 변환과 관계를 확인합니다. 수평 부호 차는 순서로 바뀌며 유클리드 거리는 같은 방향 조건이 아닙니다. 검토 규칙은 경계를 포함하고 유효 고유 라벨이 전제입니다. 화살표 대신 실제 설정과 원래 이유를 봅니다. 검증 기하 없이 물리 공차를 영상 구간으로 대신하지 않습니다. 정상뿐 아니라 역관계로 수정도 입증합니다.

조립 이벤트 추적

취득 이벤트, 원본, 조립, 그래프, 판정과 수신 동작을 분리해 추적합니다. 이전 영상은 처리를 안정적으로 보여도 현재 조립을 미검사로 남깁니다. 격리 환경에서 지연, 누락과 취소의 비합격을 시험합니다. 큐나 캐시가 이전 늦은 응답으로 현재를 덮는지 봅니다. Review와 오류를 편한 개수로 변환하지 않습니다. 시점과 제어기는 별도 검증 계약이 필요하며 오프라인 로그만으로 통합 인증은 안 됩니다.

진단 기록표 유지

실패마다 원본, 독립 참조, 개체와 이벤트, 좌표, 그래프와 런타임, 원시 부품, 유효성, 규칙과 가설을 기록합니다. 원인을 구분할 대조와 반박 관찰을 추가합니다. 미해결도 후보와 기준 옆에 남깁니다. 표는 가시성, 중복, 관계와 이벤트를 분리하며 보편 필터가 없습니다. Review와 실행 실패는 계획 분모에 유지해 편한 샘플만 고른 이야기와 증거 있는 수정을 구별합니다.

가시 조립 실패 진단 기록
실패 징후	구분 대조	보존 증거
필수 부품이 영역 경계 교차	같은 개체의 선언 자세	전체 영상, 좌표와 유효성
필수 라벨 복수 후보	원시 전경이나 모델 후보 확인	원본 마스크 또는 라벨 검출
부품이 보여도 관계 역전	라벨 순서와 부호 규칙 확인	실제 중심, 변환과 고정 규칙
현재 조립에 이전 결과 표시	격리 환경에 지연 또는 누락 주입	조립, 영상, 요청과 동작 식별

실패를 숨기지 않고 수정 검증

고정 개발 그룹과 사전 합의 한계의 독립 조립으로 수정 검증을 합니다. 가시 결함이 남고 실패가 미보고 Review, 옛 프레임이나 바뀐 참조가 되지 않는지 봅니다. 변경 흐름과 촬영을 기준과 함께 고정합니다. 숨은 기계 속성이나 미입증 식별은 한계를 보존하고 다른 관찰을 요청합니다. Deyi Vision은 지원 흐름 진단을 돕지만 현재 패키지, 실제 카메라나 생산 조립 성능을 인증하지 않습니다.

수정에는 원인 구분 대조 필요

편한 후보를 고르지 않고 실패 증거와 설명을 검증합니다.

실패와 참조 고정
경쟁 원인 설정
통제 비교 실행
수정 검증 또는 한계 유지

진단 제안이며 실제 공장 조사 보고가 아닙니다.

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 2026년 10월 11일
Morphological TransformationsOpenCV확인일 2026년 10월 11일
Triggered Image AcquisitionBasler확인일 2026년 10월 11일

실패 증거 층 식별

실패 영상 정확히 재생

잘림과 실제 부재 구분

잘림은 관찰된 부재와 다름

필터 전에 중복 원인 설명

관계 부호와 좌표 확인

조립 이벤트 추적

진단 기록표 유지

실패를 숨기지 않고 수정 검증

수정에는 원인 구분 대조 필요

출처와 기술 참고 자료

부품 및 선정 참고 자료

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