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검사 파이프라인 전체 설계: 수집→전처리→추론→리포트
Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
검사 파이프라인 전체 설계: 수집→전처리→추론→리포트
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
학습 목표
제조 외관검사 시스템의 전체 아키텍처를 설계할 수 있다 각 단계(수집, 전처리, 추론, 후처리, 리포트)의 역할을 이해한다 Week 2-3 RAG 시스템과의 연동 포인트를 파악한다
전체 검사 시스템 아키텍처
이번 주에 배운 모든 것을 하나의 시스템으로 통합한다.
시스템 전체 구조
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각 모듈 역할
| 모듈 | 기술 | 역할 |
|---|---|---|
| 이미지 수집 | OpenCV, 카메라 API | 카메라/파일에서 이미지 획득 |
| 전처리 | OpenCV, CLAHE | 노이즈 제거, 대비 향상, ROI 추출 |
| 추론 엔진 | YOLO + Anomaly | 불량 탐지 + 이상 감지 |
| 결과 시각화 | matplotlib, OpenCV | 바운딩 박스, 히트맵 오버레이 |
| RAG 연동 | Week 2-3 | 불량 유형별 조치 매뉴얼 자동 조회 |
| 리포트 생성 | matplotlib, PDF | 불량률 통계, 추세 분석 |
| 모델 관리 | MLflow | 모델 버전, 실험 추적 |
| 대시보드 | Streamlit | 웹 기반 검사 UI |
추론 전략: YOLO + 이상탐지 조합
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Day 5 구현 로드맵
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핵심 포인트
- • 검사 시스템은 수집→전처리→추론→시각화→리포트 파이프라인 구성
- • YOLO(알려진 불량) + 이상탐지(미지의 불량) 조합이 최강
- • RAG 연동으로 불량 유형별 조치 매뉴얼 자동 제공
- • MLflow로 모델 버전과 실험을 체계적으로 관리