SKU 색상 분류: 반복 가능한 색 촬영

목적과 적용 범위

이동·재질 변동에도 비교 가능한 원본 색을 기록한 뒤 색상 클래스나 상품 SKU를 지정합니다.

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

실제 표면과 중성 기준을 목표 조명에 놓고 광택, 퇴색과 미지 상품을 포함해 색 형식을 명시합니다. 촬영 설정 재사용 전에 픽셀 형식과 유효 영역을 저장 레시피와 대조합니다. 비닝, 축소나 변환 후에는 원본 스케일이 그대로 적용되지 않으므로 기록합니다. 저장 프레임과 첫 처리 노드 입력이 다르면 양쪽 ID와 변환을 보존합니다. 재연결 시험에서 새 노출과 버퍼 프레임 재사용을 구분합니다. 획득 ID가 불확실하면 자동 통과를 차단하고 카운터를 조용히 초기화하지 말고 원인 이벤트를 저장합니다. 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. 표시된 미리보기보다 획득 기록을 먼저 확인합니다. 미리보기는 축소나 샤프닝 처리가 되거나 입력이 끊긴 뒤 재사용될 수 있습니다. 원본 프레임, 크기, 픽셀 형식, 노출, 게인, 렌즈 설정, 작업 거리, 트리거 ID와 획득 시간을 저장합니다. 가장 작은 검사 특징과 최대 허용 위치 변동을 함께 시험합니다. 먼저 정지 샘플로 초점과 모션 블러를 분리하고 광학 배치를 바꾸지 않은 채 실제 이동 조건으로 반복합니다. 각 이미지를 실제 샘플이나 이벤트와 연결합니다. 마지막 영상이 좋아 보여도 누락되거나 오래된 프레임은 획득 실패입니다. 실제 색 정보를 획득하는 Deyi Vision 컬러 영역 스캔 평가 구성을 선택합니다. 흑백 값을 RGB 채널에 복사해도 색 정보가 생기지 않습니다. 패치를 측정하기 전에 원본 픽셀 형식, 적용하는 경우 Bayer 디모자이킹과 출력 RGB/BGR 채널 순서를 기록합니다. 화이트 밸런스, 게인, 노출과 조명 스펙트럼을 레시피에 고정하고 허용 로트와 이동 조건에서 포화되지 않은 중성·제품 기준을 확인합니다. 설치 환경에서 셔터·트리거 동작과 카메라·드라이버 호환성을 검증합니다. 색상 분류와 SKU 식별은 별도 수락 과제이며 컬러 카메라 선택은 분류 정확도나 제품 식별을 입증하지 않습니다.

작업 절차

1. 채널 순서와 픽셀 깊이를 기록한 색 원본을 보존하고 몰래 회색으로 바꾸지 않습니다.
2. 노출, 게인과 화이트 밸런스를 고정하고 각 영상의 포화·조명을 기록합니다.
3. 허용 높이에서 초점과 스케일을 확인해 같은 설정으로 정지·이동 색 패치를 비교합니다.
4. 전체 원본과 물체 ID를 유지해 이후 배경 제외나 SKU 검출을 픽셀로 추적합니다.

시험 결과 해석

가정 시야 120 mm와 폭 2400 px는 0.05 mm/px이며 2 mm 패치는 40 px입니다. 샘플링 설명이지 측색 정확도나 비슷한 색 SKU 분리 보장이 아닙니다. 색과 상품을 별도 수락합니다.

시험 기록표

s = 120 / 2400 = 0.05 mm/px
patch = 2 / 0.05 = 40 px

두 가지 공정 도해

고장 원인 분석

• 물체마다 자동 화이트 밸런스가 바뀌면 고정 색 비교가 무효입니다.
• 회색 기록에서 잃은 색은 복구되지 않아 추측 대신 색으로 재촬영합니다.

수락 검증과 인계

허용 조건에서 포화 없는 색 기준이 비교될 때 수락하고 모호·새 상품은 미지 예제로 유지하며 기존 SKU로 배정하지 않습니다.

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.