가시 액면 대리값을 위한 AI 지원 처리 흐름 검증

흐름 주장 범위 제한

AI 처리 단계에서 병 내용량을 추정하는 신경망 모델이 필수는 아닙니다. 소스에서 확인한 고정 설비 경로는 관찰 가능한 경계에서 가시 높이 비율을 계산하고, AI 보조자는 그래프 검사와 통제된 파라미터 변경 제안을 돕습니다. 두 역할을 분리하세요. 계산 비율은 액체 부피가 아니며 보조자의 설명은 독립 측정이 아닙니다. Deyi Vision은 선언된 경계 내 소스 수준 흐름 검토를 지원하지만 실제 설치 노드와 런타임은 프로젝트 검증이 필요합니다. 검토한 소스 기준 브라우저 내부 OpenCV.js 실행은 구현된 기능이 아니며 웹 미리보기로 이를 암시하면 안 됩니다.

입력 계약 선언

그래프 평가 전에 원본 영상 식별, 픽셀 형식, 용기 그룹, 자르기 좌표와 기준 분류를 고정하세요. 보고된 경계를 병 영상에서 찾을 수 있도록 ROI는 원본으로 돌아가는 변환을 유지해야 합니다. 잘못된 크기, 범위 밖 ROI와 영상 식별 불일치는 조용한 크기 변경이나 데모 영상 대체 대신 거부하세요. 획득 실패를 물리적 충전 부족 범주에 넣지 않습니다. 지원 입력이 회색조 변환을 요구하면 처리 개정에 선언하고 원본 자료를 보존하세요. 다른 원본의 바뀐 ROI를 비교하는 것은 파라미터 변경만을 분리하지 않습니다.

경계 관찰 가능 여부 확인

참조 경로는 관찰 영역의 충분한 열에서 대비가 충분하고 유일한 세로 강도 전이를 찾으며 경계 위치의 분산을 제한합니다. 설정은 관찰 가능성과 허용 가시 높이 비율을 함께 제어합니다. 명시적 합성 예에서20 px 영역의 유일한 경계y=8은0.6, y=14는0.3입니다. 동일 강도의 경쟁 전이는 첫 에지를 임의로 고르지 않고 Review로 유지합니다. 합성 대비나 분산 설정을 고객 용기로 바로 옮기지 마세요. 빈 병, 벽 반사와 거품을 포함한 실제 정답 영상으로 관찰 특징을 확인합니다.

영상과 대리값 좌표 연결

경계 기하는 이름 없는 비율 대신 고정 자르기와 원본 용기 영상을 참조합니다.

고정 원본 영상 식별
선언 ROI와 변환
관찰 가능한 경계 기하
유효성 및 규칙을 가진 비율

결과 계약 설명이며 부피 교정이 아닙니다.

형식 지정 출력 보호

숫자, 기하와 규칙 출력을 서로 바꿔 쓸 독립 값이 아니라 연결된 결과로 소비하세요. 검토한 참조 구현에서는 관찰 불가 경계에도 숫자 포트가 기본값을 유지하고 규칙은 Review, 기하는 측정에 무효할 수 있습니다. 이 기본값은 측정된 빈 병이 아닙니다. 선언된 유효성과 판정 상태로 해석을 보호하고 결과를 만든 영상 및 처리 식별을 보존하세요. 아래 의사코드는 제어 경계 설명이지 준비된 PLC 연결기가 아닙니다. 누락 규칙, 비유한 값, 잘못된 출력 형식과 미등록 상태는 명시적 실패 처리가 필요하며 합격 비율을 만들어내는 이유가 될 수 없습니다.

import math
state = result['rules']['Decision']
raw_number = result['number']
measurement_valid = (
    state in ('Pass', 'Fail')
    and result['geometry']['Validity'] == 'Valid'
    and type(raw_number) in (int, float)
    and math.isfinite(raw_number)
)
trusted_ratio = raw_number if measurement_valid else None
decision = state
# Preserve the native decision and identities; this snippet does not drive an actuator.
# Missing fields raise errors; invalid geometry or values never become a trusted level.

AI 제안 제한

허용 대비 설정으로 벽 반사와 실제 경계를 분리한다는 등 명확한 가설을 담은 후보를 보조자에게 요청하세요. 변경을 지원되는 선언 파라미터에 제한하고 기준 그래프를 보존합니다. 제안에는 영향을 받는 샘플 그룹과 가설을 반박할 반례가 있어야 합니다. 기준 정답을 바꾸거나 문제 샘플을 잘라내거나 Review 결과를 제거하거나 점수를 높이기 위해 미검증 백엔드로 전환하면 안 됩니다. 저장된 후보는 엔지니어링 제안 기록입니다. 실험 실행, 모델 준비 상태 또는 생산 카메라 설정 변경을 확인하지 않습니다.

개발 자료 비교

동일한 고정 개발 자료에서 같은 입력 준비와 계획 전체 분모로 기준 및 후보를 평가하세요. 관찰 가능한 Pass와 Fail을 Review, 실행 오류와 누락 결과와 분리해 비교합니다. 연속 프레임을 독립 성공으로 세지 말고 용기별 그룹을 포함하세요. 충전 부족 누락이 줄어든 것처럼 보여도 더 많은 낮은 병을 Review로 보낸 결과인지 살펴봅니다. 유용한 절충일 수 있지만 명시해야 합니다. 후보 선택 후 수락 자료를 독립적으로 유지하세요. 정답을 다시 조정에 쓰면 손대지 않은 수락 세트가 아니라 재사용 개발 근거로 기록합니다.

처리 흐름 기록표 유지

처리 기록표는 입력 영상 식별, ROI 변환, 용기 기준 분류, 기준 및 후보 개정, 실제 런타임 식별, 파라미터와 형식 지정 출력을 연결합니다. 실패를 포함하여 원래 규칙 상태와 기하를 숫자 포트와 함께 저장하세요. 표는 숫자 열 하나로 실험을 설명할 수 없는 이유를 보여줍니다. 경과 시간은 실제 실행 관찰로 기록하고 저장 그래프에 기반한 약속으로 제시하지 마세요. 그래프 작성, 성공한 실행과 엔지니어링 승인을 구분합니다. 다른 검토자가 후보가 경계 가시성, 허용 비율 구간 또는 바뀌지 않은 결과 설명만을 변경했는지 재구성할 수 있습니다.

형식 지정 결과 기록이며 숫자 출력만으로 불충분
결과 상황	필수 기록	해석
합성 ROI20 px의 유일 경계y=8	비율0.6과 대응 기하 및 규칙	관찰 가능한 대리값; 선언 비율 규칙 적용
합성 유일 경계y=14	비율0.3과 대응 기하 및 규칙	낮은 가시 대리값; 선언 판정 유지
동일 강도 경계	Review 상태와 무효 측정 기하	기본 숫자 포트를 빈 병으로 해석하지 않음
런타임 또는 식별 불일치	원래 실행 실패와 요청 식별	신뢰 액면 결과 없음; 이전 영상으로 대체하지 않음

누락과 모호한 근거 주입

인계 전에 원본 누락, ROI 식별 오류, 런타임 불가, 동일 강도 경계와 취소 후 도착 결과를 명시적 실패 사례로 주입하세요. 각각이 보이는 비합격 상태를 유지하고 이전 병의 비율을 빌려오지 못하게 확인합니다. 재시도는 자체 요청 및 결과 식별에 연결되어야 하며 불확실한 응답은 성공 증거가 아닙니다. 프로젝트 확장에 검출기나 외부 모델을 쓰면 정확한 패키지와 입출력 계약을 별도로 검증하세요. 목록의 템플릿이나 가져온 모델은 준비 완료 증거가 아니며 이 안내는 영상 전송을 허가하지 않습니다.

AI 제안과 기록 비교 선택

후보 작성을 실행, 비교 및 프로젝트 수락과 분리합니다.

자료와 기준 개정 고정
제한된 파라미터 가설 제안
전체 형식 지정 결과 비교
후보 선택과 한계 보존

엔지니어링 흐름 제안이며 실행 캡처나 출시 모델이 아닙니다.

출시 대신 후보 인계

선택 후보를 고정 자료, 입력 계약, 관찰 설정, 출력 매핑과 전체 비교 보고서와 함께 인계하세요. 수신 엔지니어가 동작과 한계를 재현하도록 기준과 미해결 사례를 남깁니다. 통합에는 검증된 카메라 획득, 이벤트 연결, 지연 처리와 독립 라인 수락이 계속 필요합니다. 합성 기록표에서 정확도 수치를 발표하거나 소스 수준 고정 설비 지원을 실제 공장 시험을 통과한 출시 앱으로 제시하지 마세요. 다음 문제 해결 단계는 저장이 오류 없이 끝났다는 이유로 성공 표시된 그래프가 아니라 보존된 실패 근거에서 시작해야 합니다.

출처와 기술 참고 자료

참고 자료는 이 안내의 방법과 한계를 설명합니다. 예시 확인 절차는 참고용이며, 생산 수락 판정에는 실제 샘플을 통한 근거가 필요합니다.

Image ThresholdingOpenCV확인일 2026년 10월 11일
Deyi Vision Vision WorkbenchDeyi Vision확인일 2026년 10월 11일