위치 결정의 AI 지원 픽셀 흐름을 검증하기: 실무 검증 절차

검사 목적

기준은 어두운 영역을 찾고 대상 하나를 요구하여 가로 중심을 검사합니다. 예시28–35 px는 x = 32 px를 허용하고 x = 26 px를 거부하지만 로봇 공차는 아닙니다. AI가 분할 변경을 도울 수 있어도 사람 승인 없이 물리 수락 범위를 넓히면 안 됩니다.

전제 조건과 대조 샘플

픽셀 위치 확인인지 교정된 이동 명령인지 먼저 정의합니다. 단순 고정 스테이션 기준은 분리된 어두운 대상 하나의 가로 중심을 확인합니다. 세로 위치, 회전, 높이나 로봇 픽업을 인증하지 않습니다. 단일 대상, 대상 없음과 복수 대상을 준비하고 원본 좌표 원점 및 독립적으로 표시한 중심을 유지하세요.

카메라 구성 선택

안정된 평면과 보이는 특징에는 고정 영역 카메라를 사용합니다. 촬영 중 움직임이 남으면 글로벌 셔터를 검토하세요. 높이나 겹침이 픽업 위치에 영향을 주면 2D 중심을 3D 자세로 취급하지 말고 검증된 깊이 구성을 평가합니다. 카메라-로봇 변환과 도구 교정은 영상 위치 검출과 별도 과정입니다.

조건을 관리하며 시험하기

AI에 변경안을 요청하기 전에 관찰 가능한 최소 기준 흐름을 만듭니다. 원본, 검사 영역, 기대 답과 실행 환경 식별자를 고정하고 최종 표시뿐 아니라 중간 출력을 확인하세요. 현재 Deyi Vision 흐름은 버전 관리된 개발 데이터에서 후보 변경을 비교할 수 있습니다. AI 제안은 검토 대상이며 작업자가 승인한 공차나 검증된 물리 측정값이 아닙니다.

1. 각 영역과 유일한 가시 대상을 확인합니다.
2. 중심을 원본 좌표로 되돌립니다.
3. 분할 후보 하나를 고정 기준과 비교합니다.
4. 대상 없음과 복수에서 중심을 추정하지 않습니다.

확인 자료 기록

대상 수, 원본 x, 좌표 맵과 가로 판정을 저장합니다. y, 회전과 높이는 평가하지 않는다고 명시하세요. 없는 자세 항목을 0으로 채우지 않습니다.

독립 중심이 있는 저장 예로 분할과 별개 논리를 시험합니다. 예시 범위 안, 각 경계와 밖을 확인하고 저장 규칙의 포함/제외 경계를 검증합니다. 표시 색을 근거로 삼지 않습니다. 대상 없음과 복수에서 이전 중심 재사용이나 임의 영역 선택이 없어야 합니다. 결합 전 대상 수와 가로 범위를 별도 출력으로 남겨 유일성 실패와 실제 위치 이탈을 구분합니다.

실패 사례 진단

붙은 두 대상이나 잘못된 영역도 범위 안 중심을 만들 수 있습니다. 유일성은 편한 개수가 아닌 보이는 근거로 확인합니다. 예측은 이동 명령 승인이 아닙니다.

독립 샘플로 검증

같은 개발 샘플에서 변경하지 않은 기준과 후보 하나를 비교합니다. 실패와 판정 불가 결과도 전체 분모에 남기세요. 어려운 영상은 크기가 제한된 검토 집합에 추가하되 사람이 확인하기 전에는 예측 라벨을 미확인으로 유지합니다. 모델에 로컬 서비스나 영상 외부 전송 승인이 필요하면, 해당 능력이 없을 때 실행을 중단해야 하며 실행 환경을 몰래 바꾸면 안 됩니다.

독립 주석과 중심 오차를 평가하고 관찰 불가를 남깁니다. 향후 교정 자세 흐름은 자체 의존성과 수락으로 분리합니다.

AI 분할은 물리 식별로 평가합니다. 중심이 달라진 영상에 두 마스크와 원인 픽셀을 표시하고 이웃 고정구나 합친 쌍이 아닌 의도 대상을 확인합니다. 원본 맵과 정답은 유지합니다. 새 모델은 설치 능력, 전처리, 좌표 정의와 유효성을 확인합니다. 없는 각도/높이는 유효0이 아니며 가로 규칙의 이동 승인을 상속하지 않습니다. 누락 항목 의미를 명시해 고정하고 별도 로봇 자세 계획 전에 독립 중심 및 모호함을 검증합니다.

다음 기술 검토로 진행

그래프, 매개변수, 의존성과 개발 비교를 저장합니다. 독립 수락 시험의 정답은 AI 조정 과정에서 접근하지 못하게 하세요. 검토용 내보내기는 확인 자료이며 완전한 실행 배포 패키지나 승인 증명이 아닙니다. 브라우저 실행, 클라우드 모델 품질과 실행 패키지 활성화는 각각 별도의 능력 검증이 필요합니다.

원본 영상과 해당 결과 기록을 함께 보존합니다.