추론 구성 도구

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이 문서에서는 딥 러닝 모델 패키지 추론 스텝의 추론 구성 도구와 사용 방법을 설명합니다.

도구 소개

추론 구성 도구는 딥 러닝 모델 패키지 추론 스텝의 후처리 파라미터를 구성하고 최적화하기 위한 전용 도구입니다. 이 도구를 사용하면 이미지 분류, 결함 세그먼테이션, 물체 검출 등 다양한 유형의 모델 패키지에 맞춰 추론 파라미터를 유연하게 조정할 수 있으며, 다중 모델 패키지에 대해서는 검증 규칙도 구성할 수 있어 추론 결과의 정확성과 적용성을 높일 수 있습니다. 또한 추론 구성 도구는 파라미터 그룹 관리와 시각화 기반 튜닝을 지원합니다.

도구 열기

딥 러닝 모델 패키지 추론 스텝의 파라미터 영역에서 추론 구성 파라미터의 편집기 열기 버튼을 클릭하면 추론 구성 도구로 들어갈 수 있습니다.

인터페이스 소개

추론 구성 도구의 인터페이스는 아래 그림과 같습니다.

위 그림의 각 기능 영역은 다음과 같습니다.

번호	기능 영역	설명
1	파라미터 그룹 목록	현재 생성된 파라미터 그룹을 표시합니다. 새로 만들기, 삭제, 복사본 만들기, 파라미터 그룹 전환을 지원하며, 서로 다른 시나리오의 추론 구성을 관리하는 데 사용됩니다.
2	이미지 시각화 영역	모델 추론 결과를 표시합니다. 시각화 설정에서 라벨 글꼴 색상과 각 클래스의 마스크 색상을 설정할 수 있습니다. 다중 모델 패키지로 추론하는 경우, 시각화 영역 상단에서 선택된 모델 또는 모든 모델을 선택해 시각화 범위를 전환할 수도 있습니다.
3	추론 구성 영역	추론 결과 처리 로직을 구성하는 영역으로, 후처리 설정과 검증 규칙 설정을 포함합니다. 후처리 설정은 선택한 모델의 추론 결과에 대해 후처리 파라미터를 구성할 때 사용합니다. 검증 규칙 설정은 다중 모델 패키지로 딥 러닝 추론을 수행할 때만 표시되며, 추론 결과에 대한 규칙 검증(즉 OK / NG 판정)에 사용됩니다.

번호

기능 영역

설명

파라미터 그룹 목록

현재 생성된 파라미터 그룹을 표시합니다. 새로 만들기, 삭제, 복사본 만들기, 파라미터 그룹 전환을 지원하며, 서로 다른 시나리오의 추론 구성을 관리하는 데 사용됩니다.

이미지 시각화 영역

모델 추론 결과를 표시합니다. 시각화 설정에서 라벨 글꼴 색상과 각 클래스의 마스크 색상을 설정할 수 있습니다. 다중 모델 패키지로 추론하는 경우, 시각화 영역 상단에서 선택된 모델 또는 모든 모델을 선택해 시각화 범위를 전환할 수도 있습니다.

추론 구성 영역

추론 결과 처리 로직을 구성하는 영역으로, 후처리 설정과 검증 규칙 설정을 포함합니다.

후처리 설정은 선택한 모델의 추론 결과에 대해 후처리 파라미터를 구성할 때 사용합니다.
검증 규칙 설정은 다중 모델 패키지로 딥 러닝 추론을 수행할 때만 표시되며, 추론 결과에 대한 규칙 검증(즉 OK / NG 판정)에 사용됩니다.

추론 구성 절차

다음 절차를 참고하여 추론 구성을 수행할 수 있습니다.

도구에 들어간 후 새 파라미터 그룹을 만들거나 기존 그룹을 선택해 편집합니다.
오른쪽 파라미터 조정 영역의 후처리 설정 탭에서 현재 모델 유형에 따라 핵심 파라미터를 조정합니다. 파라미터를 조정하는 동안 왼쪽 시각화 영역의 변화를 확인하여 조정 결과를 실시간으로 검증할 수 있습니다.
다중 모델 패키지를 사용하는 경우 검증 규칙 설정 탭으로 전환하여 여러 모델 결과 간의 논리 관계를 정의합니다.
시각화 영역 상단의 시각화 설정을 클릭하여 서로 다른 주석 클래스의 마스크 색상을 설정하거나 라벨 글꼴 색상을 조정해 결과의 구분도를 높입니다.
구성이 완료되면 저장을 클릭합니다. 시스템이 현재 파라미터 그룹 구성을 해당 그룹을 사용하는 추론 스텝에 자동으로 적용합니다.

후처리 설정

후처리 설정 페이지는 아래 그림과 같습니다.

위 그림의 각 기능 영역은 다음과 같습니다.

번호	기능 영역	설명
1	모델 탐색	가져온 모델 패키지에 포함된 모델을 표시합니다. 다중 모델 패키지인 경우 서로 다른 모델을 클릭하여 해당 후처리 파라미터를 전환해 조정할 수 있습니다.
2	파라미터 조정	현재 선택한 모듈의 후처리 파라미터를 설정할 때 사용합니다. 조정 후 현재 이미지 추론 버튼을 클릭하면 시각화 영역에서 효과를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 초기화 버튼으로 기본 파라미터 구성으로 되돌릴 수도 있습니다.
3	이미지 추론	설정된 파라미터에 따라 이미지를 추론하고 시각화 영역에서 결과를 확인합니다. 기본적으로 자동 추론 기능이 켜져 있습니다. 현재 이미지 추론을 클릭하면 현재 파라미터로 단일 이미지를 처리할 수 있습니다. 다음 이미지 추론을 클릭하면 시퀀스의 다음 이미지를 자동으로 불러와 처리합니다.

번호

기능 영역

설명

모델 탐색

가져온 모델 패키지에 포함된 모델을 표시합니다. 다중 모델 패키지인 경우 서로 다른 모델을 클릭하여 해당 후처리 파라미터를 전환해 조정할 수 있습니다.

파라미터 조정

현재 선택한 모듈의 후처리 파라미터를 설정할 때 사용합니다. 조정 후 현재 이미지 추론 버튼을 클릭하면 시각화 영역에서 효과를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 초기화 버튼으로 기본 파라미터 구성으로 되돌릴 수도 있습니다.

이미지 추론

설정된 파라미터에 따라 이미지를 추론하고 시각화 영역에서 결과를 확인합니다. 기본적으로 자동 추론 기능이 켜져 있습니다. 현재 이미지 추론을 클릭하면 현재 파라미터로 단일 이미지를 처리할 수 있습니다. 다음 이미지 추론을 클릭하면 시퀀스의 다음 이미지를 자동으로 불러와 처리합니다.

아래에서는 모델 패키지 추론 작업 유형별 후처리 파라미터를 자세히 설명합니다. 사용 중인 모델 패키지 유형에 따라 해당 내용을 참고하십시오.

이미지 분류

이미지 분류 모델 패키지에서 조정할 수 있는 후처리 파라미터는 다음과 같습니다.

파라미터

설명

신뢰도 임계값

파라미터 설명: 이미지 분류 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 임계값보다 높은 결과만 유지됩니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

클래스 활성화 맵 생성

파라미터 설명: 이미지 중 어느 픽셀이 이미지 분류 결과에 더 크게 기여하는지 확인하는 데 사용합니다. 파란색은 기여도가 낮음을, 빨간색은 기여도가 높음을 의미합니다.

조정 설명: 클래스 활성화 맵 생성 기능을 켜면 모델 패키지 추론 속도가 느려집니다. 디버깅 및 분석 목적으로만 사용하고, 생산 환경에서는 사용하지 않는 것을 권장합니다.

이 파라미터는 Mech-DLK에서 모델 패키지를 내보낼 때 클래스 활성화 맵 기능을 활성화한 경우에만 표시됩니다.

결함 세그먼테이션

결함 세그먼테이션 모델 패키지에서 조정할 수 있는 후처리 파라미터는 다음과 같습니다.

형태학 변환

파라미터	설명
형태학 변환	파라미터 설명: 활성화하면 결함 세그먼테이션 마스크에 형태학 처리를 적용합니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.
형태학 변환 유형	파라미터 설명: 마스크의 형태학 후처리 방식을 선택합니다. 값 목록: 팽창, 침식, 열림 연산, 닫힘 연산 팽창: 마스크 면적을 확장합니다. 마스크가 실제 영역보다 작아 포인트 클라우드가 누락될 수 있는 경우에 적합합니다. 침식: 마스크 면적을 축소합니다. 마스크가 과도하게 넓거나 노이즈를 포함하는 경우에 적합합니다. 열림 연산: 먼저 마스크를 침식한 다음 팽창합니다. 작은 노이즈 영역을 제거하면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다. 닫힘 연산: 먼저 마스크를 팽창한 다음 침식합니다. 작은 구멍을 메우면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

파라미터

설명

형태학 변환

파라미터 설명: 활성화하면 결함 세그먼테이션 마스크에 형태학 처리를 적용합니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

형태학 변환 유형

파라미터 설명: 마스크의 형태학 후처리 방식을 선택합니다.

값 목록: 팽창, 침식, 열림 연산, 닫힘 연산

팽창: 마스크 면적을 확장합니다. 마스크가 실제 영역보다 작아 포인트 클라우드가 누락될 수 있는 경우에 적합합니다.
침식: 마스크 면적을 축소합니다. 마스크가 과도하게 넓거나 노이즈를 포함하는 경우에 적합합니다.
열림 연산: 먼저 마스크를 침식한 다음 팽창합니다. 작은 노이즈 영역을 제거하면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다.
닫힘 연산: 먼저 마스크를 팽창한 다음 침식합니다. 작은 구멍을 메우면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

파라미터

설명

주석 클래스

파라미터 설명: Mech-DLK 학습 시 주석한 결함 클래스 목록을 표시합니다.

가져온 모델 패키지가 다중 클래스 결함 모델 패키지인 경우, 임의의 결함 클래스를 클릭하여 해당 클래스별로 필터링 규칙 파라미터를 각각 설정할 수 있습니다.

필터링 활성화

파라미터 설명: 해당 주석 클래스에 대해 필터링 규칙을 활성화할지 여부를 지정합니다.

조정 설명: 활성화하면 설정한 필터링 규칙이 해당 결함 클래스에 적용됩니다.

필터링 규칙 설정

파라미터	설명
파라미터 적용 대상	파라미터 설명: 설정한 필터링 규칙 파라미터를 지정된 클래스 또는 모든 클래스에 적용할 대상을 선택합니다.
분포 영역 필터링	파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 분포 영역을 설정한 후에는 해당 영역 내부의 추론 결과만 유지됩니다. 분포 영역 설정 버튼을 통해 구성합니다. 조정 설명: 활성화한 후 분포 영역 설정 버튼을 클릭하고 팝업된 이미지 창에서 유지할 영역을 그리십시오.
단일 이미지 결과 수 필터링	파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 한 장의 이미지에서 추론 결과의 최소 개수를 설정합니다. 결과 개수가 이 값 이상일 때만 해당 이미지의 추론 결과를 유지합니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.
노이즈 필터링	파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 개별 추론 결과의 최소 면적을 설정합니다. 이 면적보다 작은 결과는 필터링됩니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.
조건 간 논리	파라미터 설명: 논리 필터링 규칙입니다. 추가된 여러 필터링 조건(예: 면적, 외접 사각형 종횡비, 원형도 등)에 대해 조건 간 논리(AND/OR)를 일괄 설정합니다. 서로 다른 조건 항목은 조건 간 논리(AND/OR)에 따라 조합되며, 동일한 조건 항목을 반복 추가한 경우에는 조건 간 논리 설정과 무관하게 항상 OR로 조합됩니다. 값 목록: AND, OR 조정 설명: 조건 추가 버튼을 클릭하고 드롭다운 목록에서 필터링할 조건을 선택한 다음 조건 간 논리를 설정하십시오. 조건의 정의와 설명은 이 절의 필터링 조건 설명을 참조하십시오. 참고값 범위를 바탕으로 필터링값 범위를 설정할 수 있습니다. 또한 각 조건은 개별적으로 필터링 활성화/비활성화 또는 삭제할 수 있습니다.

파라미터

설명

파라미터 적용 대상

파라미터 설명: 설정한 필터링 규칙 파라미터를 지정된 클래스 또는 모든 클래스에 적용할 대상을 선택합니다.

분포 영역 필터링

파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 분포 영역을 설정한 후에는 해당 영역 내부의 추론 결과만 유지됩니다. 분포 영역 설정 버튼을 통해 구성합니다.

조정 설명: 활성화한 후 분포 영역 설정 버튼을 클릭하고 팝업된 이미지 창에서 유지할 영역을 그리십시오.

단일 이미지 결과 수 필터링

파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 한 장의 이미지에서 추론 결과의 최소 개수를 설정합니다. 결과 개수가 이 값 이상일 때만 해당 이미지의 추론 결과를 유지합니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

노이즈 필터링

파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 개별 추론 결과의 최소 면적을 설정합니다. 이 면적보다 작은 결과는 필터링됩니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

조건 간 논리

파라미터 설명: 논리 필터링 규칙입니다. 추가된 여러 필터링 조건(예: 면적, 외접 사각형 종횡비, 원형도 등)에 대해 조건 간 논리(AND/OR)를 일괄 설정합니다. 서로 다른 조건 항목은 조건 간 논리(AND/OR)에 따라 조합되며, 동일한 조건 항목을 반복 추가한 경우에는 조건 간 논리 설정과 무관하게 항상 OR로 조합됩니다.

값 목록: AND, OR

조정 설명: 조건 추가 버튼을 클릭하고 드롭다운 목록에서 필터링할 조건을 선택한 다음 조건 간 논리를 설정하십시오. 조건의 정의와 설명은 이 절의 필터링 조건 설명을 참조하십시오. 참고값 범위를 바탕으로 필터링값 범위를 설정할 수 있습니다. 또한 각 조건은 개별적으로 필터링 활성화/비활성화 또는 삭제할 수 있습니다.

필터링 규칙을 설정할 때는 먼저 공통 규칙을 설정해 대부분의 필터링 요구를 충족한 후, 실제 상황에 따라 논리 규칙을 추가하여 세밀하게 조정하는 것을 권장합니다.
필터링 규칙을 활성화한 후에는 추론 결과를 여러 번 검증하여 유효한 결함이 잘못 필터링되지 않도록 하십시오.

인스턴스 세그먼테이션

인스턴스 세그먼테이션 모델 패키지에서 조정할 수 있는 후처리 파라미터는 다음과 같습니다.

파라미터	설명
형태학 변환	파라미터 설명: 활성화하면 인스턴스 세그먼테이션 마스크에 형태학 처리를 적용합니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.
형태학 변환 유형	파라미터 설명: 마스크의 형태학 후처리 방식을 선택합니다. 값 목록: 팽창, 침식, 열림 연산, 닫힘 연산 팽창: 마스크 면적을 확장합니다. 마스크가 실제 영역보다 작아 포인트 클라우드가 누락될 수 있는 경우에 적합합니다. 침식: 마스크 면적을 축소합니다. 마스크가 과도하게 넓거나 노이즈를 포함하는 경우에 적합합니다. 열림 연산: 먼저 마스크를 침식한 다음 팽창합니다. 작은 노이즈 영역을 제거하면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다. 닫힘 연산: 먼저 마스크를 팽창한 다음 침식합니다. 작은 구멍을 메우면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.
신뢰도 임계값	파라미터 설명: 인스턴스 세그먼테이션 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 임계값보다 높은 결과만 유지됩니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

파라미터

설명

형태학 변환

파라미터 설명: 활성화하면 인스턴스 세그먼테이션 마스크에 형태학 처리를 적용합니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

형태학 변환 유형

파라미터 설명: 마스크의 형태학 후처리 방식을 선택합니다.

값 목록: 팽창, 침식, 열림 연산, 닫힘 연산

팽창: 마스크 면적을 확장합니다. 마스크가 실제 영역보다 작아 포인트 클라우드가 누락될 수 있는 경우에 적합합니다.
침식: 마스크 면적을 축소합니다. 마스크가 과도하게 넓거나 노이즈를 포함하는 경우에 적합합니다.
열림 연산: 먼저 마스크를 침식한 다음 팽창합니다. 작은 노이즈 영역을 제거하면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다.
닫힘 연산: 먼저 마스크를 팽창한 다음 침식합니다. 작은 구멍을 메우면서 대상의 전체 크기와 형태를 유지합니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

신뢰도 임계값

파라미터 설명: 인스턴스 세그먼테이션 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 임계값보다 높은 결과만 유지됩니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

물체 검출

물체 검출 모델 패키지에서 조정할 수 있는 후처리 파라미터는 다음과 같습니다.

파라미터	설명
신뢰도 임계값	파라미터 설명: 물체 검출 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 임계값보다 높은 결과만 유지됩니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

파라미터

설명

신뢰도 임계값

파라미터 설명: 물체 검출 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 임계값보다 높은 결과만 유지됩니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

신속하게 위치 지정

이 모델 패키지는 후처리 파라미터를 구성할 필요가 없습니다.

텍스트 검출

텍스트 검출 모델 패키지에서 조정할 수 있는 후처리 파라미터는 다음과 같습니다.

파라미터	설명
텍스트 정렬 방식	파라미터 설명: 텍스트 검출 결과의 정렬 순서를 지정합니다. 이후 텍스트 인식 또는 표시 순서에 영향을 줍니다. 값 목록: 좌에서 우, 상에서 하 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

파라미터

설명

텍스트 정렬 방식

파라미터 설명: 텍스트 검출 결과의 정렬 순서를 지정합니다. 이후 텍스트 인식 또는 표시 순서에 영향을 줍니다.

값 목록: 좌에서 우, 상에서 하

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

필터링 규칙 설정

파라미터	설명
필터링 규칙 설정	파라미터 설명: 텍스트 검출 결과를 추가로 필터링할 때 사용하며, 공통 규칙과 논리 규칙 두 부분을 포함합니다. 필터링 규칙을 적절히 구성하면 텍스트 검출의 정확도를 높이고 오검출과 누검출을 줄일 수 있습니다.
신뢰도 임계값	파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 텍스트 검출 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 임계값보다 높은 결과만 유지됩니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.
조건 간 논리	파라미터 설명: 논리 필터링 규칙입니다. 추가된 여러 필터링 조건(예: 면적, 외접 사각형 종횡비, 원형도 등)에 대해 조건 간 논리(AND/OR)를 일괄 설정합니다. 서로 다른 조건 항목은 조건 간 논리(AND/OR)에 따라 조합되며, 동일한 조건 항목을 반복 추가한 경우에는 조건 간 논리 설정과 무관하게 항상 OR로 조합됩니다. 값 목록: AND, OR 조정 설명: 조건 추가 버튼을 클릭하고 드롭다운 목록에서 필터링할 조건을 선택한 다음 조건 간 논리를 설정하십시오. 조건의 정의와 설명은 이 절의 필터링 조건 설명을 참조하십시오. 참고값 범위를 바탕으로 필터링값 범위를 설정할 수 있습니다. 또한 각 조건은 개별적으로 필터링 활성화/비활성화 또는 삭제할 수 있습니다.

파라미터

설명

필터링 규칙 설정

파라미터 설명: 텍스트 검출 결과를 추가로 필터링할 때 사용하며, 공통 규칙과 논리 규칙 두 부분을 포함합니다. 필터링 규칙을 적절히 구성하면 텍스트 검출의 정확도를 높이고 오검출과 누검출을 줄일 수 있습니다.

신뢰도 임계값

파라미터 설명: 공통 필터링 규칙입니다. 텍스트 검출 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 이 임계값보다 높은 결과만 유지됩니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

조건 간 논리

값 목록: AND, OR

필터링 규칙을 설정할 때는 먼저 공통 규칙을 설정해 대부분의 필터링 요구를 충족한 뒤, 실제 상황에 따라 논리 규칙을 추가하여 세밀하게 조정하는 것을 권장합니다.
필터링 규칙을 활성화한 후에는 추론 결과를 여러 번 검증하여 유효한 텍스트가 잘못 필터링되지 않도록 하십시오.

텍스트 인식

파라미터

설명

텍스트 연결

파라미터 설명: 활성화하면 인식된 텍스트를 연결하여 결합 처리할 수 있습니다.

기본값: 비활성화

연결 텍스트

파라미터 설명: 텍스트를 연결할 때 사용할 방식을 선택합니다.

값 목록: 없음, ,, ;, 공백, ｜, -, _, ., :, 줄바꿈 문자, 탭 문자

기본값: 없음

텍스트 수정

파라미터 설명: 인식 결과의 텍스트를 사용자 정의 방식으로 수정할 때 사용합니다. 여러 수정 방식을 지원하여 다양한 텍스트 처리 요구를 충족합니다.

값 목록: 문자 치환, 고정 위치 치환

문자 치환: 지정된 단일 문자 또는 특정 유형의 문자(예: 숫자, 기호, 문자)를 대상 문자로 일괄 치환하거나 직접 삭제합니다.
고정 위치 치환: 텍스트 내 지정한 위치의 문자를 대상 문자로 치환합니다.

조정 설명: + 버튼을 클릭하고 텍스트 수정 방식을 선택하십시오.

문자 치환 방식을 사용하는 경우, 치환할 단일 문자를 입력하거나 드롭다운 목록에서 치환할 문자 유형을 선택한 뒤 대상 문자를 입력하여 치환 또는 삭제합니다.
고정 위치 치환 방식을 사용하는 경우, 치환할 문자 위치(예: 3번째 문자)를 입력한 다음 대상 문자(단일 문자만 지원)를 입력하면 시스템이 해당 위치의 문자를 자동으로 치환합니다.

여러 개의 텍스트 수정 항목을 동시에 추가하고 순서를 조정할 수 있습니다. 수정 항목의 순서는 최종 결과에 영향을 주므로, 원하는 텍스트 처리 로직에 맞게 순서를 조정하십시오.

비지도 세그먼테이션

파라미터	설명
신뢰도 임계값	파라미터 설명: 비지도 세그먼테이션 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 슬라이더를 드래그하여 임계값을 조정할 수 있습니다. 빨간색 구간은 NG(불량) 범위, 녹색 구간은 OK(양품) 범위를 나타냅니다. 세그먼테이션 신뢰도가 OK 임계값보다 낮으면 결과는 OK이고, NG 임계값보다 높으면 결과는 NG입니다. 조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

파라미터

설명

신뢰도 임계값

파라미터 설명: 비지도 세그먼테이션 과정의 신뢰도 임계값을 설정합니다. 슬라이더를 드래그하여 임계값을 조정할 수 있습니다. 빨간색 구간은 NG(불량) 범위, 녹색 구간은 OK(양품) 범위를 나타냅니다. 세그먼테이션 신뢰도가 OK 임계값보다 낮으면 결과는 OK이고, NG 임계값보다 높으면 결과는 NG입니다.

조정 설명: 실제 요구 사항에 따라 설정하십시오.

다중 모델 패키지

다중 모델 패키지는 여러 단일 모델 패키지를 직렬, 병렬 또는 직병렬 방식으로 조합한 것입니다. 모델 탐색 영역에서 조정할 모델을 클릭해 선택한 후, 파라미터 조정 영역에서 해당 설정을 수행할 수 있습니다. 각 모델의 파라미터 설정 방법은 해당 단일 모델 패키지와 동일하며, 앞에서 설명한 각 단일 모델 패키지의 파라미터 설명을 참조하십시오.

검증 규칙 설정(다중 모델 패키지)

여러 모델이 협업하는 시나리오에서는 단일 모델의 결과만으로 최종 판정을 내리기 어려울 수 있습니다. 검증 규칙 설정을 사용하면 여러 모델 결과 사이의 논리 관계를 정의하여 최종 판정 결과(OK 또는 NG)를 생성할 수 있습니다.

검증 규칙은 다중 모델 패키지를 사용해 딥 러닝 추론을 수행하는 경우에만 구성하면 됩니다. 단일 모델 패키지로 추론할 때는 이 구성 화면이 표시되지 않습니다.

검증 규칙 설명

검증 규칙 설정 영역에서 검증 규칙을 설정합니다. 각 판정 결과는 AND/OR로 논리 조합할 수 있습니다. OK는 해당 항목이 기대에 부합함을, NG는 기대에 부합하지 않음을 의미합니다.

AND: 선택한 모든 규칙이 각각의 판정 기준을 충족할 때만 최종 판정 결과가 OK입니다.
OR: 선택한 규칙 중 하나라도 자신의 판정 기준을 충족하면 최종 판정 결과는 OK입니다.

판정 기준: 특정 상황이 발생했을 때 기대에 부합하는지 여부를 설정합니다.

판정 결과: 설정한 판정 기준에 따라 얻은 실제 결과를 표시합니다.

검증 절차: 시스템은 먼저 체크된 각 검증 규칙을 독립적으로 판정하여 해당 판정 결과를 얻은 다음, 설정된 논리 관계(AND / OR)에 따라 각 규칙의 결과를 조합하여 현재 이미지의 종합 검증 결과를 출력합니다.

검증 규칙 설정 절차

추론 구성 영역에서 검증 규칙 설정 탭을 클릭합니다.
다중 모델 간의 논리 관계(AND 또는 OR)를 선택합니다.
목록에서 판정에 참여할 규칙을 선택하고 각 규칙의 판정 기준을 정의합니다.
설정한 판정 기준에 따라 최종 판정 결과가 기대에 부합하는지 검증합니다. 이상이 없으면 저장을 클릭하여 검증 규칙을 파라미터 그룹에 저장합니다.

이해를 돕기 위해 아래 두 가지 시나리오 예시로 위 절차를 설명합니다.

시나리오 예시 1

아래 그림은 이미지에서 D1 커넥터 하우징과 D1 결함 커넥터 하우징 스크래치를 동시에 검출하기를 기대하는 경우를 예로 들어, 검증 규칙 설정 방법을 보여줍니다.

검증 규칙을 설정하고 판정 결과 간 논리 조합으로 AND를 선택합니다.
단일 모델의 판정 기준을 설정하고 판정 결과를 검증합니다.
1. 이미지 분류 모델의 판정 기준을 전체 = D1: OK로 설정합니다. 즉 현재 이미지의 모든 분류 결과가 D1 커넥터 하우징이면 기대에 부합하며 판정 결과는 OK입니다.
2. 결함 세그먼테이션 모델의 판정 기준을 OK로 설정합니다. 즉 현재 이미지에 커넥터 하우징 스크래치가 존재하면 기대에 부합하며 판정 결과는 OK입니다.
두 모델의 판정 결과가 모두 OK이면, 시각화 영역 왼쪽 위에 최종 판정 결과가 OK로 표시되어야 합니다.

시나리오 예시 2

아래 그림은 이미지에서 D1 커넥터 하우징은 검출되기를 기대하지만 D1 결함 커넥터 하우징 스크래치는 존재하지 않기를 기대하는 경우를 예로 들어, 검증 규칙 설정 방법을 보여줍니다.

검증 규칙을 설정하고 판정 결과 간 논리 조합으로 AND를 선택합니다.
단일 모델의 판정 기준을 설정하고 판정 결과를 검증합니다.
1. 이미지 분류 모델의 판정 기준을 전체 = D1: OK로 설정합니다. 즉 현재 이미지의 모든 분류 결과가 D1 커넥터 하우징이면 기대에 부합하며 판정 결과는 OK입니다.
2. 결함 세그먼테이션 모델의 판정 기준을 NG로 설정합니다. 즉 현재 이미지에 커넥터 하우징 스크래치가 존재하면 기대에 부합하지 않으며 판정 결과는 NG입니다.
이미지 분류 모델의 판정 결과가 OK이고 결함 세그먼테이션 모델의 판정 결과가 NG이면, 시각화 영역 왼쪽 위에 최종 판정 결과가 NG로 표시되어야 합니다.

참고 정보

필터링 조건 설명

조건	설명
기본 옵션
면적	단일 인식 대상 영역의 전체 픽셀 수입니다. 지나치게 크거나 작은 대상을 필터링하는 데 사용됩니다.
총면적	현재 검출 영역 내 모든 인식 대상의 픽셀 수 합계입니다. 대상의 전체 피복 범위를 제어하여 지나치게 많거나 넓은 대상 군집이 나타나는 것을 방지합니다.
외접 사각형 높이	대상의 축 정렬 외접 사각형 높이(픽셀)입니다. 즉 좌표축과 평행한 최소 사각형의 높이입니다. 대상의 수직 방향 최대 또는 최소 폭을 필터링하는 데 사용됩니다. 대상이 기울어져 있으면 이 값이 실제 높이보다 클 수 있습니다.
외접 사각형 너비	대상의 축 정렬 외접 사각형 너비(픽셀)입니다. 즉 좌표축과 평행한 최소 사각형의 너비입니다. 대상의 수평 방향 최대 또는 최소 폭을 필터링하는 데 사용됩니다. 대상이 기울어져 있으면 이 값이 실제 너비보다 클 수 있습니다.
외접 사각형 종횡비	대상의 축 정렬 외접 사각형 장변과 단변의 비율입니다. 가느다란 스크래치와 원형 함몰처럼 서로 다른 형상의 대상을 구분하는 데 사용됩니다.
주축 각도	대상 주축과 수평 방향 사이의 각도(도)입니다. 특정 방향성을 가진 대상을 필터링하는 데 사용됩니다.
고급 옵션
원형도	대상 형상이 정원에 얼마나 가까운지를 나타냅니다. 값이 1에 가까울수록 형상이 더 원형이며, 나사 구멍과 같은 원형 대상과 균열, 오염과 같은 불규칙 형상을 구분하는 데 사용됩니다.
외접 사각형 중심점 X	축 정렬 외접 사각형 중심점의 X 좌표입니다. 이미지 내 대상의 수평 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.
외접 사각형 중심점 Y	축 정렬 외접 사각형 중심점의 Y 좌표입니다. 이미지 내 대상의 수직 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.
내접원 반지름	대상 내부에 완전히 포함될 수 있는 최대 원의 반지름입니다. 대상의 "채워짐" 정도나 최소 관통홀 크기를 평가하여, 내부에 빈 공간이 있거나 충실하지 않은 대상을 제외하는 데 사용됩니다.
외접원 반지름	대상을 완전히 감쌀 수 있는 최소 원의 반지름입니다. 대상의 최대 외접 크기를 필터링하는 데 사용되며, 원형 공작물의 대략적인 위치 지정이나 크기 상한 필터링에 자주 사용됩니다.
내접 사각형 너비	대상 내부에 완전히 포함될 수 있는 최대 사각형의 너비입니다. 대상 내부 유효 영역의 가로 크기를 필터링하여, 가장자리 손상이 심한 물체를 제외하는 데 사용됩니다.
내접 사각형 높이	대상 내부에 완전히 포함될 수 있는 최대 사각형의 높이입니다. 대상 내부 유효 영역의 세로 크기를 필터링하여, 가장자리 손상이 심한 물체를 제외하는 데 사용됩니다.
무게중심 X	대상 영역의 그레이스케일 또는 기하학적 무게중심의 이미지 좌표계 내 수평 위치입니다. 기하학적 중심보다 실제 물체의 핵심 위치를 더 잘 반영합니다. 이미지의 특정 수평 구역에 나타나는 대상을 필터링할 때 사용됩니다.
무게중심 Y	대상 영역의 그레이스케일 또는 기하학적 무게중심의 이미지 좌표계 내 수직 위치입니다. 기하학적 중심보다 실제 물체의 핵심 위치를 더 잘 반영합니다. 이미지의 특정 수직 구역에 나타나는 대상을 필터링할 때 사용됩니다.
외접 사각형 좌상단 X	대상 축 정렬 외접 사각형 좌상단의 X 좌표입니다. 이미지 내 대상의 시작 수평 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.
외접 사각형 좌상단 Y	대상 축 정렬 외접 사각형 좌상단의 Y 좌표입니다. 이미지 내 대상의 시작 수직 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.
외접 사각형 우하단 X	대상 축 정렬 외접 사각형 우하단의 X 좌표입니다. 이미지 내 대상의 종료 수평 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.
외접 사각형 우하단 Y	대상 축 정렬 외접 사각형 우하단의 Y 좌표입니다. 이미지 내 대상의 종료 수직 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.
회전 외접 사각형 너비	대상의 최소 면적 외접 사각형 너비(픽셀)입니다. 임의 각도로 회전할 수 있어 대상의 실제 형상에 더 잘 맞으며, 기울어진 대상의 너비 필터링에 적합합니다.
회전 외접 사각형 높이	대상의 최소 면적 외접 사각형 높이(픽셀)입니다. 임의 각도로 회전할 수 있어 대상의 실제 형상에 더 잘 맞으며, 기울어진 대상의 높이 필터링에 적합합니다.

조건

설명

기본 옵션

면적

단일 인식 대상 영역의 전체 픽셀 수입니다. 지나치게 크거나 작은 대상을 필터링하는 데 사용됩니다.

총면적

현재 검출 영역 내 모든 인식 대상의 픽셀 수 합계입니다. 대상의 전체 피복 범위를 제어하여 지나치게 많거나 넓은 대상 군집이 나타나는 것을 방지합니다.

외접 사각형 높이

대상의 축 정렬 외접 사각형 높이(픽셀)입니다. 즉 좌표축과 평행한 최소 사각형의 높이입니다. 대상의 수직 방향 최대 또는 최소 폭을 필터링하는 데 사용됩니다. 대상이 기울어져 있으면 이 값이 실제 높이보다 클 수 있습니다.

외접 사각형 너비

대상의 축 정렬 외접 사각형 너비(픽셀)입니다. 즉 좌표축과 평행한 최소 사각형의 너비입니다. 대상의 수평 방향 최대 또는 최소 폭을 필터링하는 데 사용됩니다. 대상이 기울어져 있으면 이 값이 실제 너비보다 클 수 있습니다.

외접 사각형 종횡비

대상의 축 정렬 외접 사각형 장변과 단변의 비율입니다. 가느다란 스크래치와 원형 함몰처럼 서로 다른 형상의 대상을 구분하는 데 사용됩니다.

주축 각도

대상 주축과 수평 방향 사이의 각도(도)입니다. 특정 방향성을 가진 대상을 필터링하는 데 사용됩니다.

고급 옵션

원형도

대상 형상이 정원에 얼마나 가까운지를 나타냅니다. 값이 1에 가까울수록 형상이 더 원형이며, 나사 구멍과 같은 원형 대상과 균열, 오염과 같은 불규칙 형상을 구분하는 데 사용됩니다.

외접 사각형 중심점 X

축 정렬 외접 사각형 중심점의 X 좌표입니다. 이미지 내 대상의 수평 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.

외접 사각형 중심점 Y

축 정렬 외접 사각형 중심점의 Y 좌표입니다. 이미지 내 대상의 수직 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.

내접원 반지름

대상 내부에 완전히 포함될 수 있는 최대 원의 반지름입니다. 대상의 "채워짐" 정도나 최소 관통홀 크기를 평가하여, 내부에 빈 공간이 있거나 충실하지 않은 대상을 제외하는 데 사용됩니다.

외접원 반지름

대상을 완전히 감쌀 수 있는 최소 원의 반지름입니다. 대상의 최대 외접 크기를 필터링하는 데 사용되며, 원형 공작물의 대략적인 위치 지정이나 크기 상한 필터링에 자주 사용됩니다.

내접 사각형 너비

대상 내부에 완전히 포함될 수 있는 최대 사각형의 너비입니다. 대상 내부 유효 영역의 가로 크기를 필터링하여, 가장자리 손상이 심한 물체를 제외하는 데 사용됩니다.

내접 사각형 높이

대상 내부에 완전히 포함될 수 있는 최대 사각형의 높이입니다. 대상 내부 유효 영역의 세로 크기를 필터링하여, 가장자리 손상이 심한 물체를 제외하는 데 사용됩니다.

무게중심 X

대상 영역의 그레이스케일 또는 기하학적 무게중심의 이미지 좌표계 내 수평 위치입니다. 기하학적 중심보다 실제 물체의 핵심 위치를 더 잘 반영합니다. 이미지의 특정 수평 구역에 나타나는 대상을 필터링할 때 사용됩니다.

무게중심 Y

대상 영역의 그레이스케일 또는 기하학적 무게중심의 이미지 좌표계 내 수직 위치입니다. 기하학적 중심보다 실제 물체의 핵심 위치를 더 잘 반영합니다. 이미지의 특정 수직 구역에 나타나는 대상을 필터링할 때 사용됩니다.

외접 사각형 좌상단 X

대상 축 정렬 외접 사각형 좌상단의 X 좌표입니다. 이미지 내 대상의 시작 수평 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.

외접 사각형 좌상단 Y

대상 축 정렬 외접 사각형 좌상단의 Y 좌표입니다. 이미지 내 대상의 시작 수직 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.

외접 사각형 우하단 X

대상 축 정렬 외접 사각형 우하단의 X 좌표입니다. 이미지 내 대상의 종료 수평 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.

외접 사각형 우하단 Y

대상 축 정렬 외접 사각형 우하단의 Y 좌표입니다. 이미지 내 대상의 종료 수직 위치를 필터링하는 데 사용됩니다.

회전 외접 사각형 너비

대상의 최소 면적 외접 사각형 너비(픽셀)입니다. 임의 각도로 회전할 수 있어 대상의 실제 형상에 더 잘 맞으며, 기울어진 대상의 너비 필터링에 적합합니다.

회전 외접 사각형 높이

대상의 최소 면적 외접 사각형 높이(픽셀)입니다. 임의 각도로 회전할 수 있어 대상의 실제 형상에 더 잘 맞으며, 기울어진 대상의 높이 필터링에 적합합니다.

축 정렬 외접 사각형은 네 변이 이미지 좌표축(수평/수직 방향)과 평행한 최소 포위 사각형을 의미합니다.

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