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제조 이미지 데이터의 특징과 불량 유형

Day 1: 제조 비전 AI 개요 & OpenCV 기초

학습 목표

제조 이미지 데이터가 일반 이미지와 다른 점을 이해한다 주요 불량 유형(스크래치, 크랙, 이물질, 변색)의 시각적 특징을 파악한다 조명과 카메라 설정이 검사 품질에 미치는 영향을 이해한다

제조 이미지는 다르다

인스타그램 사진과 제조 검사 이미지는 완전히 다른 세계다.

일반 이미지 vs 제조 이미지

특성	일반 이미지	제조 이미지
해상도	1~12 MP	5~100 MP
조명	자연광, 다양	통제된 인공조명
배경	복잡, 다양	단순, 일정
관심 영역	전체	특정 부위 (ROI)
결함 크기	N/A	수 μm ~ 수 mm
데이터 불균형	보통	극심 (양품 99%+)
실시간 요구	낮음	높음 (<100ms)

제조 불량 4대 유형

에디터 로딩 중...

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에디터 로딩 중...

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조명의 중요성

에디터 로딩 중...

불량 유형	최적 조명	이유
스크래치	측면 조명	깊이 차이가 그림자로 나타남
크랙	역광	빛이 통과하며 크랙 강조
이물질	직접 조명	표면 대비 밝기 차이
변색	동축 조명	균일한 반사로 색상 차이 검출

데이터 불균형 문제

에디터 로딩 중...

이 문제는 Day 2에서 자세히 다룬다.

핵심 포인트

• 제조 이미지는 고해상도, 통제된 조명, 극심한 데이터 불균형이 특징
• 주요 불량 유형: 스크래치, 크랙, 이물질, 변색
• 조명 종류에 따라 검출 가능한 불량 유형이 다르다
• 데이터 불균형 (양품 99%+)은 제조 비전 AI의 핵심 과제