소개
NOCTVISION은 머신비전과 엣지 AI를 다루는 기술 기록 사이트입니다.
무엇을 다루나
산업 현장에서 비전 시스템을 구성할 때 마주치는 문제들을 정리합니다. 알고리즘만으로는 해결되지 않는, 광학과 조명과 하드웨어가 얽힌 지점들입니다.
- 광학·렌즈 — 렌즈 선정, 초점거리와 피사계심도, F값, 수차
- 조명 설계 — 조명 방식 선택, 파장과 반사 제어
- 비전 알고리즘 — 전처리, 검사 기법, 딥러닝 모델 적용
- 엣지 AI — 모델 경량화와 온디바이스 추론 최적화
세 가지 원칙
추상적인 개념 서술이나 근거 없는 “잘 된다” 식의 글은 쓰지 않으려 합니다. 다음 세 가지를 기준으로 삼습니다.
제1원칙 — 광학은 물리다
시스템 설계의 첫 단추는 렌즈와 조명입니다. 초점거리, 조리개 값, 피사계심도 같은 물리량과 수식으로 검증할 수 있는 내용을 다룹니다. 단위는 밀리미터로 통일합니다.
제2원칙 — 검증된 것만 쓴다
동작을 확인하지 않은 코드는 올리지 않습니다. 코드에는 핵심 로직과 관련 물리 수식을 주석으로 남겨, 읽는 사람이 재현할 수 있게 합니다.
제3원칙 — 엣지 환경을 전제로 한다
PC의 넉넉한 자원이 아니라 엣지 보드에서 실제로 돌아가는 것을 기준으로 삼습니다. 처리 속도, 검사 해상도, 정확도 같은 수치로 결과를 제시합니다.
어떤 분들께 도움이 되길
- 비전 검사 개발자 — 렌즈 선정을 감이 아니라 계산으로 하는 방법. 시야·작동거리·센서 크기에서 초점거리와 F값이 어떻게 유도되는지.
- 엣지 AI 입문자 — “PC에서는 됐는데 보드에서는 안 되는” 상황을 수치로 짚어보는 과정.
- 광학을 제대로 알고 싶은 엔지니어 — MTF, 회절 한계, 텔레센트릭 렌즈의 존재 이유를 외우는 지식이 아니라 계산 가능한 물리로.
왜 이런 기록을 남기나
머신비전은 카메라를 달고 알고리즘을 올리면 된다고 오해받기 쉽습니다. 실제로는 조명 각도 하나, 렌즈 선정 하나가 결과를 뒤집습니다. 그런 내용은 장비 카탈로그에도 논문에도 잘 나오지 않습니다.
확인한 것들을 정리해 두면, 같은 문제를 마주한 사람이 시간을 아낄 수 있으리라 생각합니다.
글에 관하여
이곳의 글은 일반적인 기술 원리와 공개된 자료를 바탕으로 작성합니다. 특정 기업의 설비 사양이나 공정 조건, 고객사 정보는 다루지 않습니다.
또한 게시된 계산식과 수치는 참고 목적입니다. 실제 시스템 설계에 적용하실 때는 반드시 자체 검증을 거쳐 주시기 바랍니다.
운영자
2005년부터 생산설비의 기계설계와 프로젝트 관리를 맡아 온 엔지니어가 운영합니다. 특정 회사나 고객의 설비 정보는 다루지 않고, 공개된 원리와 자료로 누구나 다시 계산해 볼 수 있는 내용만 씁니다.
글을 만드는 방식
- 계산과 가정 — 글에 나오는 수치는 식과 함께 싣고, 공개 자료에 없는 값은 본문에 가정이라고 밝힙니다.
- 출처 — 제품 사양·특허·기사를 인용할 때는 원문 링크를 글 끝 참고 자료에 남깁니다.
- 유보 — 난반사가 심한 재질이나 방식 비교처럼 샘플에 따라 결과가 달라지는 내용은 “샘플 테스트 전 확언 불가”로 표시합니다.
- AI 도구 활용 — 글의 초안 작성과 계산 검토에 AI 도구를 사용합니다. 그래서 수식과 가정, 출처를 본문에 모두 공개해 읽는 분이 직접 검산할 수 있게 합니다.
- 정정 — 오류를 알려 주시면 확인한 뒤 본문을 고칩니다.
처음 오셨다면 시작 가이드에서 읽는 순서를, 용어 사전에서 자주 나오는 용어의 뜻을 먼저 확인하실 수 있습니다.
문의
내용에 대한 지적이나 다뤄줬으면 하는 주제가 있다면 문의 페이지를 통해 알려주세요.