SKU 색상 분류: 수락과 미지 경로

목적과 적용 범위

기존 클래스 범위, 새로운 물체와 실제 경로 연결을 별도 평가하고 유리한 색 정확도 하나로 보고하지 않습니다.

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

독립 샘플로 클래스, 미지 정책, 마스크와 SKU를 고정하고 모의 출력·감독 경로로 진행하며 미확인 실행은 차단합니다. 기한 시작 시각과 완료를 입증할 확인 응답을 정의합니다. 빠른 알고리즘이 늦은 라인 결과를 숨기지 않도록 대기와 통신 지연도 저장합니다. 시간 간격은 단조 시계로 측정하고 장치 시계 매핑은 별도로 기록합니다. 평균뿐 아니라 긴 지연, 결과 누락과 재연결을 기록합니다. 새 레시피가 진행 중 결과를 재해석하지 않게 이전 리비전으로 끝내거나 합의한 차단을 적용합니다. 출력 순서, 제품 위치와 확인을 묶어 분류, 통신 및 실제 경로 완료를 구분해 수락합니다. 색상 분류와 SKU 인식은 서로 다른 질문에 답합니다. 빨간색 기준에 맞는 영역이라도 크기, 라벨 또는 포장 종류가 잘못될 수 있습니다. 물리 색상을 분류할지, 기대 SKU를 검증할지, 두 조건을 독립 확인할지 정의합니다. 채널 순서를 아는 컬러 이미지를 사용하고 노출, 화이트 밸런스와 조명 스펙트럼을 레시피에 저장합니다. 깨끗한 색상표만 보지 말고 허용 재료 로트, 광택, 그림자와 다른 제품을 시험합니다. 채도가 낮으면 색상이 불안정하고 포화된 반사점의 정보는 알고리즘으로 복구할 수 없습니다. 알 수 없거나 관찰 불가 또는 혼합 색상 제품의 경로를 명시합니다. 모델 기반 SKU 인식은 색상 임계값과 별도로 검증하고 클라우드 전송 전에 승인받습니다. 판정을 액추에이터에 연결하기 전에 라인 계약을 정의합니다. 획득 ID, 레시피 리비전, 결과 상태, 마감 시각, 확인 응답과 누락·지연 데이터 처리를 정합니다. 출력을 차단한 상태에서 핸드셰이크를 시험한 뒤 공장 수락 절차에 따른 감독하 라인 시험을 수행합니다. 매 실행을 동일한 정의 이벤트부터 측정합니다. 처리 시간만으로는 큐 대기, 전송과 출력 지연을 포함하지 못합니다. 반복되는 제품 ID는 고유 프레임 ID가 아닙니다. 미완료 작업이 있는 상태에서 정지, 재시작, 재연결과 레시피 변경을 시험합니다. 배출된 실제 제품과 근거 자료를 연결할 수 있도록 전체 순서를 보관합니다.

작업 절차

1. 미지 열과 누락, Review, 오류를 포함한 혼동 기록을 만듭니다.
2. 색 일치를 SKU와 독립 평가하며 같은 색을 같은 상품으로 보지 않습니다.
3. 이벤트 ID, 클래스나 미지 이유와 버전을 보내 응답·실제 목적지를 확인합니다.
4. 모호 색, 새 SKU, 영상 누락과 지연을 넣고 가까운 클래스로 채우지 말고 미지·차단 경로를 확인합니다.

시험 결과 해석

가정 집합은 빨강 20, 파랑 20, 신규 10입니다. 기존 경로는 40 중 37, 92.5%이며 전체 정확도가 아닙니다. 신규 10 중 2, 20%는 기존으로 잘못 배정됩니다. 오류를 남기면 성공한 기존 경로만 보고할 때 숨은 실패가 보입니다.

시험 기록표

known_coverage = (18 + 19) / (20 + 20) = 37 / 40 = 92.5%
novel_wrong_known = (1 + 1) / 10 = 2 / 10 = 20%
N = 20 + 20 + 10 = 50

두 가지 공정 도해

고장 원인 분석

• 미지를 제외한 화면은 성능을 부풀립니다.
• 정확한 색도 다른 이벤트나 통으로 연결되면 수락 실패입니다.

수락 검증과 인계

기존, 신규 거부, 전수 기록과 실제 경로의 합의 기준을 개별 수락합니다. 표는 계산 예시이며 배치 결과는 독립 실제 샘플과 입회 라인 증거가 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.