Noctvision https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html Adding Cameras to a Semiconductor/PCB Inspection Line: The Interface Rewrites the Optical Design 반도체·PCB 검사 카메라 증설, 인터페이스가 광학 설계를 바꾸다 In the Age of Deep-Learning Inspection, What to Check Before Camera Spec 딥러닝 검사 시대, 카메라 스펙보다 먼저 확인해야 할 것 PCB and Semiconductor Surface Inspection: The 15–40µm Boundary the Human Eye Misses PCB·반도체 표면검사, 육안이 놓치는 15~40μm의 경계선 Four Snags in Initial Jetson Orin Nano Setup Jetson Orin Nano 초기 셋업에서 막히는 네 가지 Shape Defects 2D Can’t Catch: When 3D+AI Inspection Is the Answer 2D로 못 잡는 형상 결함, 3D+AI 검사가 답이 되는 조건 Automotive Part Appearance Inspection: Lighting Design Comes First 자동차 부품 외관검사, 조명 설계가 먼저입니다 What Should a Camera See When a Humanoid Grasps an Object? 휴머노이드가 물체를 잡을 때, 카메라는 무엇을 봐야 하나 Why the PoE Network Card Sets the Limit on Your Optical Setup in a Multi-Camera Inspection Line 다중 카메라 검사 라인에서 PoE 랜카드가 광학 셋업의 한계를 결정하는 이유 What Changes in Vision Inspection When Logistics Automation Moves Into the Front End 물류자동화가 전공정으로 넘어갈 때, 비전 검사는 무엇이 달라지나 Detection and Classification in One Model — The Trade-offs of KLA’s Unified CNN Patent 검출과 분류를 한 모델로 — KLA 통합 CNN 특허의 트레이드오프 What Optical Design Needs to Not Miss Defects on a High-Speed Line 고속 라인에서 결함을 놓치지 않는 광학 설계의 조건 Detection Time Cut 65%, False Alarms Down 80%: How to Read the Two Numbers Behind Edge Fire-Detection AI 감지시간 65% 단축, 오경보 80% 감소: 엣지 화재감지 AI의 두 숫자를 읽는 법 Glossary Start Here 용어 사전 시작 가이드 Overdetection vs. Missed Detection — Which One Costs More? Keeping Frame Rate and Lighting from Colliding on a High-Speed Inspection Line 고속 검사 라인에서 프레임레이트와 조명이 충돌하지 않으려면 과검출과 미검출, 어느 쪽이 더 비싼가 The Lens Comes Before the AI — Optical Setup Design for PCB Inspection 렌즈가 AI보다 먼저다 — PCB 검사 광학 설계 It Worked Fine on the Server — Why Does Accuracy Drop on the Edge? 서버에선 잘 됐는데 엣지에선 왜 정확도가 떨어지나 The Defect Zone You Miss When You Switch to 3D Inspection 2D/3D Fusion Inspection: The Bottleneck Is Lighting Interference 2D·3D 융합 검사, 병목은 조명 간섭입니다 3D 검사로 바꾸면 오히려 놓치는 결함 구간 How to Handle Imaging on Highly Reflective Surfaces 반사가 심한 표면 촬영 대응법 Machine-Vision Inspection: Physics Comes Before Software 머신비전 검사, 소프트웨어보다 물리가 먼저다 Is Coaxial Light Enough for Fine Scratches on Polished Metal? — Redesigning Coaxial Illumination Around Half-Mirror Loss and Tilt Tolerance 연마 금속면의 미세 스크래치, 동축 조명이면 끝인가 — 하프미러 광손실과 기울기 허용각으로 다시 설계하는 동축낙사 조명 Where Do Fine Defects Go When You Shrink to 640 × 640? — Overlap, Boundary and Latency Design for Edge AI Tiled Inference Deep Learning vs. Rule-Based Algorithms: When to Use Which 딥러닝 vs 룰베이스(rule-based) 알고리즘, 언제 무엇을 쓰나 640×640으로 줄이면 미세 결함은 어디로 가는가 — 엣지 AI 타일링 추론의 오버랩·경계·지연 설계