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머신비전과 엣지 AI 기술 기록 — 광학, 조명, 알고리즘, 엣지 추론

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엣지 AI

서버에선 잘 됐는데 엣지에선 왜 정확도가 떨어지나

엣지 배포 시 정확도가 떨어지는 주된 원인은 모델이 아니라 양자화(FP32→INT8)다. 속도를 얻는 대가로 어디서 정밀도를 내주는지 클래스 단위로 확인해야 한다.

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2026-08-13
비전 알고리즘

검출과 분류를 한 모델로 — KLA 통합 CNN 특허의 트레이드오프

US10607119B2 KLA 통합 CNN 결함검출·분류 특허와 통합/분리 파이프라인의 트레이드오프.

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2026-08-18
엣지 AI

Jetson Orin Nano 초기 셋업에서 막히는 네 가지

Jetson Orin Nano 개발자 키트를 처음 켤 때 마주치는 문제들. DisplayPort 전용 출력, QSPI 펌웨어 불일치, SD와 NVMe 부팅 충돌, 전력 모드까지 순서대로 정리한다.

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2026-08-05
  • Jetson Orin Nano 개발자 키트의 포트 배치와 부팅 매체 구성도
    엣지 AI

    Jetson Orin Nano 초기 셋업에서 막히는 네 가지

    Noctvision / 2026-08-05 / 댓글이 없습니다

    Jetson Orin Nano 개발자 키트를 처음 켤 때 마주치는 문제들. DisplayPort 전용 출력, QSPI 펌웨어 불일치, SD와 NVMe 부팅 충돌, 전력 모드까지 순서대로 정리한다.

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  • PCB 검사 화면 예시 — 좌측 룰베이스 고정 ROI, 우측 딥러닝 검출 박스
    비전 알고리즘

    딥러닝 vs 룰베이스, 언제 무엇을 쓰나

    Noctvision / 2026-08-05 / 댓글이 없습니다

    비전 검사에서 딥러닝과 룰베이스 중 무엇을 고를지 판단하는 기준. 두 방식의 성격 비교와 함께 룰베이스로 충분한 경우와 딥러닝이 필요한 경우를 구체적 조건으로 정리한다.

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  • 광학 분해능·노출 중 이동량·피사계심도 세 조건의 관계를 나타낸 도식
    광학·렌즈

    머신비전 검사, 소프트웨어보다 물리가 먼저다

    Noctvision / 2026-08-05 / 댓글이 없습니다

    광학 분해능, 노출 중 이동량, 피사계심도. 이 세 가지가 확보되지 않으면 알고리즘으로는 복구할 수 없다. 검사 시스템 설계에서 물리량을 먼저 검토해야 하는 이유와 순서를 정리한다.

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  • 머신비전 조명 6가지 방식의 광원 배치와 빛의 경로 도식
    조명 설계

    머신비전 조명 6가지 방식과 선택 기준

    Noctvision / 2026-08-05 / 댓글이 없습니다

    링·바·동축·백라이트·돔·로우앵글 여섯 가지 산업용 조명의 원리와 적합·부적합 상황을 정리하고, 검사 목적과 표면 상태에 따른 선택 기준을 표로 제시한다.

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