Noctvision https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html Changing the Sensor Means Recalculating the Illumination — What 15% Quantum Efficiency at 940 nm on a BSI Global Shutter Sensor Actually Means 센서를 바꾸면 조명도 다시 계산해야 합니다 — BSI 글로벌 셔터 센서의 940 nm 양자효율 15%가 실제로 뜻하는 것 μm 단차가 사라지는 지점: 색채 공초점(Chromatic Confocal) 2채널 컨트롤러로 양면 두께를 동시에 잡는 법 Where the μm Step Disappears: Measuring Both-Side Thickness Simultaneously with a Two-Channel Chromatic Confocal Controller 2D/3D Fusion Inspection: The Bottleneck Is Lighting Interference 2D·3D 융합 검사, 병목은 조명 간섭입니다 Parts at Every Height, One Focus Plane — Can It All Stay Sharp? Liquid-Lens EDOF and the Division of Labor with Interface Bandwidth 높이가 제각각인 부품, 초점 하나로 다 잡을 수 있을까 — 리퀴드 렌즈 EDOF와 인터페이스 대역폭의 역할 분담 The Surface You Could Only See at a Standstill — How Color-Multiplexed Strobing Breaks the Standstill Condition of Photometric Stereo 멈춰야만 보이던 표면 — 컬러 다중화 스트로빙이 포토메트릭 스테레오의 정지 조건을 깨는 방법 Camera Interface Bandwidth Determines Resolution — From GigE Vision to CoaXPress 2.0 카메라 인터페이스 대역폭이 분해능을 결정한다 — GigE Vision에서 CoaXPress 2.0으로 Scratches on Highly Reflective Metal: Choosing the Lighting First — A Selection Map for Coaxial, Dome, Dark-Field, Cross-Polarization and HDR 반사 심한 금속 표면의 스크래치, 조명부터 다시 고르는 법 — 동축·돔·암시야·교차 편광·HDR 선택 지도 When Specular and Matte Meet in One Frame: Reviving Contrast with HDR Multi-Exposure Fusion 정반사와 무광이 한 화면에 있을 때: HDR 멀티 노출 융합으로 콘트라스트를 되살리는 법 Highly Reflective Surface Defects: One Filtering Order Decides the Outcome — Bilateral Filters and the Division of Labor with Onboard AI Cameras 고반사 표면 결함, 필터링 순서 하나로 갈린다 — 바이래터럴 필터와 온보드 AI 카메라의 역할 분담 Can Brightness Augmentation Imitate a Lighting Change? — Generalizing Edge Models with a Multi-Condition Capture Matrix 밝기 증강으로 조명 변화를 흉내 낼 수 있는가 — 다조건 실측 촬영 매트릭스로 만드는 엣지 모델 일반화 The Vision Decision Is Done — So Why Does the PLC Learn It Late? Breaking Down Trigger-to-Output Latency on the Vision Side 비전 판정은 끝났는데 PLC는 왜 늦게 아는가 — 트리거부터 결과 출력까지 지연을 비전 쪽에서 분해하기 Does Extending the Exposure Solve It When Light Is Short? — How SPAD Sensors and Time Gating Rewrite Low-Light Inspection Design 광량이 모자랄 때 노출을 늘리면 되는가 — SPAD 센서와 타임 게이팅이 다시 쓰는 저조도 검사 설계 Few-Shot 이상탐지(Few-Shot Anomaly Detection): 결함 샘플 5장으로 검사 라인을 세울 수 있는가 Few-Shot Anomaly Detection: Can 5 Defect Samples Stand Up an Inspection Line Can’t You Catch Color Differences Without a Color Camera? — Building PCB Solder Mask, Silkscreen and Copper Pad Contrast with a Mono Camera and Wavelength Selection 컬러 카메라가 없으면 색 차이를 못 잡는가 — 모노 카메라와 파장 선택으로 PCB 솔더마스크·실크·구리 패드 대비 만들기 Specular Reflection Erases Defects: How Cross-Polarization Catches Missed Detections on Highly Reflective Surfaces 정반사가 결함을 지운다: 교차 편광(Cross-Polarization)으로 고반사 표면의 미검출을 잡는 법 Must Every Normal Patch Be Remembered? — Edge Deployment and Coreset Design for Memory-Bank Anomaly Detection 정상 패치를 전부 기억해야 하는가 — 메모리뱅크 이상탐지의 엣지 배포와 코어셋 설계 Programmable Multi-Angle Lighting and Edge AI Inference: Redrawing the Limits of PCB Micro-Crack Detection 프로그래머블 다각도 조명과 엣지 AI 추론, PCB 미세 크랙 검출의 한계를 다시 그리다 Why Edge AI Vision Fails on the Factory Floor — A Troubleshooting Map from Symptom to Cause 엣지 AI 비전이 현장에서 안 돌아가는 이유 — 증상에서 원인까지 찾아가는 점검 지도 Why Does Yesterday’s Threshold Miss Today? — Managing LED Light Output Degradation and Temperature Drift 어제와 같은 임계값이 왜 오늘은 놓치는가 — LED 조명 광출력 열화와 온도 드리프트 관리 설계 Shorter Exposure Means a Darker Image, So How Do You Freeze Motion? — Suppressing Motion Blur on the Move with Strobe Overdrive 노출을 줄이면 어두워지는데 어떻게 멈춰 찍는가 — 스트로브 오버드라이브로 이동 중 모션 블러 억제하기 Liquid Lens Autofocus: Solving the Focus Problem on High-Mix, Low-Volume Production Lines 리퀴드 렌즈 오토포커스, 다품종 소량 생산 라인의 초점 문제를 푸는 법 The Tug-of-War Between Distortion Correction and Depth of Field: How Telecentric Lenses Catch Micro-Defects Without Losing Them 왜곡 보정과 피사계 심도(DOF)의 줄다리기: 텔레센트릭 렌즈로 미세 결함을 놓치지 않는 법 Why Does a Lightweight Model Lose the Finest Defects First? — Designing Edge Segmentation with Knowledge Distillation 경량 모델은 왜 가장 가는 결함부터 놓치는가 — 지식 증류로 설계하는 엣지 세그멘테이션 In the Age of 8K Line-Scan Cameras, the Lens Still Sets the Ceiling on Inspection Resolution 8K 라인스캔 카메라 시대, 검사 분해능의 상한은 여전히 렌즈가 정한다 AOI Only Says “Defective” — How Vision Language Models Fill the Gap in Judgment Rationale AOI는 “불량”이라고만 말한다 — 비전 언어 모델이 메꾸는 판정 근거의 공백