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Streamlit 기반 외관검사 대시보드 구현
Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
Streamlit 기반 외관검사 대시보드 구현
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
학습 목표
Streamlit으로 제조 검사 대시보드를 구축할 수 있다 이미지 업로드 → 추론 → 결과 표시 흐름을 구현할 수 있다 검사 통계와 이력을 실시간으로 표시할 수 있다
Streamlit 검사 대시보드
# 실행 방법
streamlit run inspection_dashboard.py대시보드 구성
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ 제조 AI 외관검사 시스템 v1.0 │
├──────────────────┬─────────────────────────────┤
│ [사이드바] │ [메인 영역] │
│ - 모델 선택 │ 검사 이미지 & 결과 │
│ - 임계값 조정 │ 바운딩 박스 + 히트맵 │
│ - 검사 모드 │ │
│ │ [통계] │
│ [검사 이력] │ 양품률, 불량 유형 분포 │
│ - 최근 검사 │ 추세 그래프 │
│ - 통계 요약 │ │
└──────────────────┴─────────────────────────────┘에디터 로딩 중...
핵심 포인트
- • Streamlit으로 빠르게 검사 대시보드 프로토타입 구축 가능
- • 세션 상태(st.session_state)로 검사 이력과 통계를 유지
- • 사이드바에 설정, 메인에 검사 결과를 배치하는 레이아웃
- • 결과를 JSON으로 다운로드하여 추적성 확보
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖Streamlit 검사 대시보드 스캐폴딩AI 학습 팁
AI에게 YOLO 또는 Autoencoder 모델과 연동되는 Streamlit 제조 외관검사 대시보드를 스캐폴딩하도록 요청하세요. 실시간 불량률 집계 차트와 이미지 업로드 추론 흐름을 포함해 받으세요.
Streamlit으로 제조 외관검사 대시보드를 구현해줘. 이미지 파일 업로드 → YOLO 추론 → 바운딩 박스 오버레이 결과 표시 흐름, 세션 내 검사 이미지별 불량 유형·신뢰도 이력을 누적하는 데이터프레임, 불량률 추세 라인 차트를 포함하는 Streamlit 앱 코드를 작성해줘.
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실습 — 직접 해보기
🧪Vision Inspector 시뮬레이터
Streamlit 대시보드를 만들기 전에, 브라우저에서 외관검사 파이프라인(전처리→특징추출→분류→분석)을 직접 체험해보세요.