실링·비드 외관: 워크플로 규칙

목적과 적용 범위

가시 경로 피복, 틈 근거와 Review를 원본에 연결합니다. AI 제안으로 기밀이나 강도를 인증하지 않으며 실행 환경과 숨은 사례를 별도 확인합니다.

이 안내는 엔지니어링 평가 절차이며 즉시 운용 가능한 제품의 인증이 아닙니다. 현재 Deyi Vision 공개 PC 예제는 확인된 샘플 이미지를 이용한 EAN-13 워크플로입니다. 개발 코드의 네이티브 OCR 및 검출 기능은 사용 전에 설치된 런타임, 연결된 모델과 검사 작업을 확인해야 합니다. 브라우저 템플릿만으로 브라우저 실행을 입증할 수 없으며 계획 중인 OpenCV.js 백엔드는 별도 검증이 필요합니다. 클라우드 인식에는 이미지 범위, 공급자, 모델과 비용에 대한 명시적인 승인이 필요합니다. 검토용 아카이브는 실행 가능한 릴리스 패키지가 아닙니다. 카메라, 펌웨어와 드라이버 호환성도 별도로 확인합니다. 아래 기록표의 모든 수치는 가정 예시이며 Deyi Vision의 측정값이나 고객 성과가 아닙니다.

검증 자료 준비

기준 경로, 투영, 극성과 실행 백엔드를 고정하고 대조를 예측 답과 분리합니다. 실링·접착 마스크 전에 가시적 수락 특징을 정의합니다. 개봉 방지 씰 끝, 열봉합 띠와 접착 비드는 물리 의미가 달라 미정의 공통 외관 규칙을 쓰지 않습니다. 기준 경로, 투영, 바탕과 촬영 때 재료 상태를 기록합니다. 젖은·경화 접착제나 반사 바탕은 경계를 바꾸지만 접합 품질 변화와 같지 않습니다. 보이는 틈, 경로 이탈, 반사와 가려진 구간을 별도 대조로 준비합니다. 영상 규칙은 보이는 표면만 평가하며 기밀, 누설률, 박리·접합 강도, 경화나 내부 계면을 입증하지 않습니다. 각 주장은 별도 공정 근거가 필요합니다. 계면이 가려지면 근거 부족 또는 다른 검증 방법으로 처리하고 도면 답으로 경로를 채우지 않습니다. 워크플로를 단일 모델 답변이 아닌 형식화된 판정의 연속으로 봅니다. 실험 전에 입력 ID, 영역 변환, 노드 버전, 전처리와 모델 패키지를 연결합니다. 개발 이미지에서의 매개변수 선택과 정답을 조정에 사용하지 않은 고정 세트 평가를 분리합니다. 실행 실패를 포함해 모든 사례의 기준 및 후보 결과를 보존합니다. AI 제안은 리비전을 제시할 수 있지만 기준 정답을 확인하거나 이미지 업로드와 생산 사용을 승인할 수 없습니다. 공급자 요청의 접수 여부가 불확실하면 요청 ID를 저장하고 재전송을 고려하기 전에 접수 기록을 확인합니다. 런타임 가용성, 인식 품질과 릴리스 승인은 독립 검증 항목입니다. 최종 플래그 전에 중간 출력 계약을 검증합니다. 영역 누락, 잘못된 텍스트 필드, 좌표 또는 비유한 수치는 명시적 실패이며 기본 합격이 아닙니다. 실제 백엔드와 의존성을 기록하고 같은 이름의 다른 백엔드에서 수락을 가져오지 않습니다. 모델이나 전처리 변경 시 이전 버전을 보관하고 고정 비교를 다시 실행합니다. 전체 시도 수, 사용 가능한 근거 수와 나머지 처분을 제시해 인식 품질뿐 아니라 범위와 실패 처리를 설명합니다. 이 피복 기록표는 별도 평가기를 구현하고 검증해야 하는 제조사 중립 평가 제안입니다. 네이티브 classic_glue의 출력 계약이 아닙니다. 해당 기술 구현은 명시된 수평 관찰 띠를 평가하고 전경 폭이 영인 열의 가장 긴 연속 구간을 number/rules로 보고합니다. 여기서 제안한 기준 경로 피복 필드나 일반 경로 기하를 제공하지 않습니다. 어느 방법이든 사용 전에 설치 구현을 확인해야 하며 누설이나 강도 인증을 제공하지 않습니다.

작업 절차

1. 바탕 기준을 찾고 경로를 원본에 매핑해 변환을 저장합니다.
2. 제조사 중립 피복 평가 제안에서는 전처리를 기록한 가시 마스크를 만들고 피복된 기준 경로 픽셀을 세며 각 결손 구간을 따로 남깁니다.
3. 동일 개발 원본에서 후보 하나를 비교해 실제 틈 삭제와 반사 채택을 확인합니다.
4. 별도 검증한 평가기로 피복, 기하, 유효성과 이유를 기록하되 이를 현재 네이티브 classic_glue 필드로 표시하지 않습니다. 실행 불가나 가림에 이전 합격 결과를 빌리지 않습니다.

시험 결과 해석

가정 피복 평가에서 기준 경로 970 / 1000 픽셀이 피복되어 97%입니다. 시험 기준이 99%이면 이 제안 규칙은 불합격입니다. 결손 합계는 30 px이며 국소 스케일을 0.05 mm/px로 가정하면 총 결손 투영 길이는 1.5 mm입니다. 이 합계로 가장 긴 연속 틈을 알 수 없으므로 경로 순서에 따른 각 결손 구간을 따로 측정합니다. 이 값은 고객 한계를 지정하거나 실링 기능 및 네이티브 연산자 출력을 입증하지 않습니다.

시험 기록표

# Proposed vendor-neutral worksheet; not a native operator output contract.
coverage = 970 / 1000 = 97%
97% < 99% -> Fail
total_missing = 1000 - 970 = 30 px
total_projected_missing_length = 30 * 0.05 = 1.5 mm
# Measure ordered missing segments separately to find the longest contiguous gap.

두 가지 공정 도해

고장 원인 분석

• 클로징은 물체에 접착제를 더하지 않고 마스크 틈을 채웁니다.
• 모델 점수는 내부 계면이나 실행 패키지 승인을 제공하지 않습니다.

수락 검증과 인계

고정 기준과 독립 가시·불가시 대조로 수락하고 마스크, 외관, 기능 시험을 분리합니다. 클라우드는 데이터·공급자·모델·비용 승인이 필요합니다.

원본 이미지, 기대 판정, 정확한 리비전과 전체 결과 기록을 함께 보관합니다. 최종 매개변수를 선택하기 전에 평가 세트를 고정합니다. 이후 그 정답을 조정에 사용했다면 개발 데이터로 표시하고 새로운 독립 수락 세트를 확보합니다. Review, NoResult, 실행 오류와 영상 누락을 분모에 남기고 행을 제거해 합격으로 바꾸지 않습니다. 성공 샘플과 함께 재현 가능한 실패 샘플도 저장합니다. 인계 자료에는 레시피 변경 권한, 이전 승인 리비전 복원 방법과 수락 전까지 차단할 장치 출력을 명시합니다. 소프트웨어 결과만으로 이동 중인 실제 부품이 올바른 목적지에 도달했음을 입증할 수 없습니다.