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[영상] 딥러닝 비전검사 — 제조 현장 적용
Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
[영상] 딥러닝 비전검사 — 제조 현장 적용
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
학습 목표
제조 현장에 딥러닝 비전 검사 시스템을 배포하는 전체 아키텍처를 설계할 수 있다 엣지 배포와 클라우드 추론의 장단점을 비교할 수 있다 ONNX 변환과 TensorRT 최적화가 추론 속도에 미치는 영향을 설명할 수 있다 불량 판별 시스템의 KPI를 운영 대시보드 관점에서 정의할 수 있다
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핵심 포인트
- • 제조 현장 배포는 레이턴시·신뢰성·오프라인 동작이 클라우드 성능보다 우선
- • YOLOv8 → ONNX → TensorRT 변환으로 동일 하드웨어 2~4배 속도
- • Data Drift(입력 분포 변화)는 성능 저하 주요 원인
- • Human-in-the-loop: 불확실성 높은 샘플은 사람 리뷰 → 재학습 데이터