Machine Vision / ML / DL

MIL Program을 실행 시키는 H/W 구성 內, Matrox 보드가 없는 경우 위와 같은 에러가 발생 할 수 있음. 초기 Matrox 프로그램 설치 시 Default Value / System Type을 host로 할당하면 문제가 되지 않으나, 그렇지 않은 경우 위와 같은 에러가 발생 ** 해결 방법 1. MILConfig에서 System Type 확인 2. System Type - Host로 변경 필요 Host로 변경하면 보드 없이 cpu로만 Matrox Example Launcher 동작됨

✍ Visual Studio 2019, .Net Framework 4.8, OpencvSharp 4.0 using System; using System.IO; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Dnn; namespace Project { class Program { static void Main(string[] args) { // 정보 파일 const string cfgFile = "yolo_v3/yolov3.cfg"; const string darknetModel = "yolo_v3/yolov3.weights"; // model weights string[] classNames..

🙋‍♂️ Non Telecentric Lens 란?? 형상은 CCTV Lens와 동일하나, 차이점은 왜곡이 거의 0에 가깝게 설계 되었으며, 높은 분해능을 가지는 특징이 있음. 🙋‍♂️ Numerical Aperture 란?? Numerical Aperture를 줄여서 N.A 라고도 칭하며, Object Side NA 라고도 한다. 직역하면 조리개값 또는 개구수라고도 하며, 정의 하면 렌즈가 빛을 받아들이거나 내보내는 입사각의 특징을 지닌 무차원 수이다. → N.A가 높을 수록 빛을 받아 들이는 양이 많아지며, 렌즈의 파이가 커질 수 있다. N.A가 클수록 보고 있는 대상의 분해능이 커지며, 반각이 큰 대물렌즈를 사용하고 공기보다 굴절률이 큰 대상과 대물렌즈 사이에 위치 시키면 더욱 큰 분해능을 얻을 수..

https://github.com/OpenAOI/anodet GitHub - OpenAOI/anodet: Anomaly detection on images using features from pretrained neural networks. Anomaly detection on images using features from pretrained neural networks. - GitHub - OpenAOI/anodet: Anomaly detection on images using features from pretrained neural networks. github.com https://github.com/openvinotoolkit/anomalib GitHub - openvinotoolkit/anom..

🔊 BIO 분야, 시약 Leak Inspection 검토를 제안 받아 광학계 선정 중, 복합 조명을 제작하다가 알게 된 Bright Field와 Dark Field에 대한 간략한 정리와 참고 사이트를 메모하려고 작성한 글입니다. 검토 복합 조명 - Dome 조명 + Dark Field(Ring) + Side Bar 조명 🙋‍♂️ Bright / Dark Field Area Bright Field → Lens의 화각 內 ~ 반사 되어 올라오는 영역까지 포함 / 명시야 관찰 Dark Field → 화곽 外 영역 / 암시야 관찰 ✍ 명시야 / 암시야 란?? ▶ 명시야 : 가장 일반적인 방법으로 시료에 조명을 직접 비춰 반사된 빛을 이용하여 관찰 ▶ 암시야 : 렌즈 외곽에서 조명광을 직접 광학계에 들어가지 않게..

🙋‍♂️ Telecentric illumination란?? Telecentric 조명은 가장 자리(Edge) 또는 Hole Size의 정확한 측정을 위한 검사에 유용하며,BackLight(배면 조명)와 달리 산란(흩어지는 현상)된 불필요한 이미지를 제거함으로서 선명도가 상승 되는 효과를 볼 수 있다. ✍ Backlight ↔ TL 조명 차이 Telecentric illuminator : Telecentric illuminator는 피사체에서 확산하는 반사를 감소시켜 가장자리의 콘트라스트와 측정 정밀도를 높여줍니다. 시준된 광선은 illuminator 밖으로 빠져나와 피사체의 표면에 부딪힐 때 시준 상태를 그대로 유지한다는 특징이 있음. Backligth : Standard Backlight에서 방출되는 ..

🙋‍♂️ OCR, OCV란?? ✍ OCR란?? OCR (Optical Character Recognition) / 광학 문자 인식 사람 또는 기계를 통해 인쇄된 문자의 형상을 이미지 스캐너로 스캔하여 기계가 읽을 수 있도록 문자로 변환 하는 기술 ✍ OCV란?? OCV (Optical Character Verification) / 광학 문자 검증 문자열의 존재와 문자의 가독성을 확인 및 검증하여 인쇄 품질을 평가하는 기술 💁‍♂️ Vision 검사 / OCR -. 차량 번호판 검사 -. 포장 공정 (QR CODE, 라벨 정보 검사, Tray 정보 추출,,,) ✍ OCR Tool / Cognex 1) Train Image 내, 학습 할 문자 추출 2) Train Image 기준 / 영문 + 숫자 추출 → ..

🙋‍♂️ Augmentation, Learning Rate Scheduler 최적화 ✍ Augmentation과 LR Scheduler 기법 사용 시, -. 두 가지의 기법 개별 최적화 보단 두 가지 모두 만족하는 최적화 작업 필요 -. 개략적인 최적 Learning rate를 찾은 후, 가벼운 Augmentation 적용 (LR - 0.001 or 0.01 , HorizontalFlip 기법) -. Augmentation에 대한 변화를 증가 시키면서 Augmentation을 적용 (성능이 저하되면 의심되는 해당 기법을 제외, 확률을 변화 시키는 방식으로 적용 필요) -. Learning Rate Scheduler를 다양하게 적용하면서 최적화

▶ Frame Grabber 정의 ? -. Camera로 읽어 들인 일련의 영상 즉 Frame를 Image Data로 Converter 시켜주는 장치 ▶ Interface 방식 ? -. 이전 아날로그 방식은 단순히 Frame을 Image Data로 변환함. -. 현재 디지털 방식은 Image Data 변환 뿐만 아니라, FPGA에 알고리즘을 탑재하여 다양한 처리를 수행할 수 있음. FPGA(field programmable gate array) → 기본적인 논리 게이트의 기능을 복제하여 프로그래밍 → Camera Link(CL), Gige, CoaXPross ▶ 영상 취득 Mode ? -. Continuous Mode는 Camera의 정해진 FPS에 의해 연속해서 촬상하는 방식 (실제 프로그래밍 U.I ..

Machine Vision은 여러 가지의 기본 H/W(카메라, 렌즈, 조명 - 이미지 획득)와 S/W(CPU - 판단) 이용하여 어떠한 물체를 사람의 눈이 아닌, 기계가 직접 판단하여 검사하는 방식 ▶ H/W / 영상 획득을 위함 카메라 - 조명 - Lens : 이미지 촬상 → 영상 전송(PC) PC (FrameGrabber - 카메라 인터페이스 방식 CPU, 그래픽 카드 등...) : 영상 처리(S/W) ▶ S/W / 획득된 이미지 Processing 검사 종류 - Crack 검사, Length 검사, 정량 검사 등.. Machine Vision을 사용하는 순 기능은 사람 대신 어떠한 검사하는 일련의 과정을 조금 더 빠르고, 쉽고, 정확하게 하기 위함이라고 생각됩니다. 어떠한 자재 100개를 검사할 때..