문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
산업용 컴퓨터 비전 입문
- 제조업에서의 머신 비전 시스템 개요
- 일반적인 결함 유형: 균열, 긁힘, 정렬 불량, 부품 누락
- AI vs 전통적인 규칙 기반 시각 검사
이미지 획득 및 전처리
- 카메라 유형 및 이미지 캡처 설정
- 노이즈 감소, 명암 대비 강조, 정규화
- 강인한 학습을 위한 데이터 증강
객체 감지 및 분할(Segmentation) 기법
- 전통적 접근법 (임계값 처리, 에지 감지, 윤곽선 추출)
- 딥러닝 방법: CNN, U-Net, YOLO
- 감지, 분류, 분할 간의 선택 기준
결함 감지 모델 개발
- 라벨링된 데이터셋 준비
- 결함 분류기 및 분할기 학습
- 모델 평가: 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수
산업 현장에서의 배포
- 하드웨어 고려 사항: GPU, 엣지 디바이스, 산업용 PC
- 실시간 검사 파이프라인 아키텍처
- PLC 및 공장 자동화 시스템과의 통합
성능 튜닝 및 유지보수
- 조명 및 생산 조건 변화 대응
- 모델 재학습 및 지속적 학습(Continual Learning)
- 알림, 로깅 및 QA 리포팅 통합
사례 연구 및 도메인 응용
- 자동차 조립 및 용접 과정에서의 결함 감지
- 전자제품 및 반도체 분야의 표면 검사
- 제약 및 식품 분야의 라벨 및 포장 검증
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝 또는 컴퓨터 비전 개념에 대한 경험
- 파이썬(Python) 프로그래밍에 대한 숙지
- 품질 관리 또는 산업 자동화에 대한 기초 이해
대상 고객
- QA 팀
- 자동화 엔지니어
- 컴퓨터 비전 개발자
14 시간
