자동차 부품 외관검사 라인의 이미지 전처리 파이프라인을 설계했습니다. 다음을 검토해 주세요: 1) 형광등·LED 혼합 조명 환경에서 일관된 명암 처리를 위한 전처리 순서 (CLAHE vs 글로벌 히스토그램 평활화 선택 기준), 2) 고속 라인(분당 200개)에서 OpenCV 처리 레이턴시를 50ms 이하로 유지하는 최적화 방법, 3) 스크래치(선형 결함)와 기포(원형 결함) 두 유형에 각각 적합한 전처리 필터 조합, 4) 전처리 결과를 딥러닝 모델 입력 전 정규화(Normalize) 할 때 제조 이미지에 맞는 mean/std 값 추정 방법. 파이프라인 코드를 공유하면 구체적인 개선 제안을 해주세요: [현재 파이프라인 설명]