Vision Inspector 로딩 중...
이 도구가 못 하는 것
- 히트맵은 모델이 본 자리가 아닙니다. 샘플을 그릴 때 쓴 결함 좌표를 그대로 칠한 것이라 언제나 결함과 겹칩니다. 겹친다는 사실은 모델이 잘 배웠다는 근거가 되지 못합니다.
- 모델을 Gemini 나 CLIP 으로 바꿔도 히트맵은 그대로 정답 좌표입니다. 좌표는 판정 경로 밖에서 붙기 때문입니다. 업로드한 사진에는 좌표가 없어 아무것도 그리지 않습니다.
- 내장 샘플의 판정은 샘플에 적힌 정답을 그대로 읽은 것입니다. 오분류도 확률이 아니라 샘플 번호가 7의 배수일 때만 일어나는 정해진 규칙입니다. 이미지를 보고 정한 것이 아니므로 그림을 바꿔도 판정은 그대로입니다.
- 시뮬레이션 모드는 업로드한 사진을 판정하지 않습니다. 이미지를 보는 모델이 없어 판정 근거가 없기 때문입니다. 사진을 검사하려면 Gemini 나 CLIP 모드로 바꿔야 합니다.
- CLIP 모드의 신뢰도는 모델이 낸 확률이 아닙니다. 1위와 2위의 비를 화면 임계에 맞게 다시 늘린 값이라 절대값으로 읽으면 안 됩니다.
- Gemini·CLIP 모드는 실제로 모델을 부르므로 하루 사용량 한도가 있고, CLIP 은 최초 1회 90 MB 를 내려받습니다.
- 내장 샘플 10건은 사진이 아니라 캔버스에 그린 합성 이미지입니다. 실제 촬영본이 아니므로 이 그림으로 모델의 성능을 가늠할 수 없습니다.
- 전체검사 버튼은 모델 선택을 따르지 않습니다. Gemini 나 CLIP 을 골라 두어도 정답표를 읽는 시뮬레이션으로 한 번에 훑습니다.
- 학습을 하지 않습니다. 임계값을 옮겨 판정이 어떻게 갈리는지 보는 자리입니다.
- 실제 검사 장비의 조명·렌즈·속도 조건은 다루지 않습니다.
이 시뮬레이터가 무엇을 하는가기능 · 개념 · 연계 주차
제조 외관검사 화면을 그대로 따라갑니다. 이미지 판정, GradCAM 히트맵, 불량 조치 매뉴얼까지. 히트맵은 모델이 본 자리가 아니라 정답 좌표입니다.
01
이미지 업로드
제조 부품·제품 이미지를 업로드해 외관 검사를 시뮬레이션합니다.
02
모델 세 가지 전환
API 키 없이 도는 시뮬레이션과 서버로 보내는 Gemini 2.0 Flash Vision, 브라우저에서 받아 도는 CLIP ViT-B/32 를 바꿔 가며 판정을 견줍니다.
03
GradCAM 히트맵
결함 자리에 히트맵을 얹어 GradCAM 화면이 어떻게 생겼는지 보여줍니다. 이 히트맵은 모델이 본 자리가 아니라 샘플을 그릴 때 쓴 결함 좌표입니다.
04
조치 매뉴얼
탐지된 불량 유형별로 권장 조치 절차를 함께 제시합니다.
Vision AI 기반 외관 검사란?
카메라로 촬영한 제품 이미지를 딥러닝 모델(CNN·Vision-Language Model)로 분석해 불량 여부와 유형을 자동 판별하는 기술입니다. 사람의 육안 검사를 보완·대체해 일관된 품질 기준을 유지할 수 있습니다.
- 시뮬레이션 모드는 샘플에 적힌 정답을 그대로 판정으로 돌려주고, Gemini·CLIP 모드는 실제로 모델을 부릅니다
- 히트맵을 읽는 법: 결함 자리와 겹친다는 사실만으로는 모델이 잘 배웠다고 말할 수 없습니다. 이 화면의 히트맵은 정답 좌표를 칠한 것이라 언제나 겹칩니다
- Week 10 "비전 AI 품질검사" 실습 도구
써 보신 분만 아는 것이 있습니다
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