Vibe Coder

왜 MvTec AD 데이터셋인가?인더스트리 4.0 시대의 도래와 함께, 제조 공정의 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히, 제품의 품질을 보증하는 비전 검사(Vision Inspection) 시스템은 생산성과 신뢰성의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 기존의 룰-기반(Rule-based) 비전 검사는 정형화된 불량을 검출하는 데에는 효과적이었지만, 예측 불가능하고 미묘한 비정형적 결함을 찾아내는 데에는 명백한 한계를 보였습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI, 특히 딥러닝과 머신러닝을 활용한 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술이 각광받고 있습니다.성공적인 AI 비전 검사 모델을 개발하기 위해서는 고품질의 데이터셋이 필수적입니다. 이런 배경에서 독일의 MVTec Softwa..

Python으로 정성껏 학습시킨 AI 모델, 어떻게 실제 제품에 적용할지 막막하셨나요? 특히 고성능이 필수적인 C++ 환경에 배포하는 것은 많은 개발자에게 큰 허들입니다. 이 글에서는 ONNX Runtime을 사용하여 Python의 딥러닝 모델을 C++ 애플리케이션에서 놀랍도록 쉽게, 그리고 빠르게 실행하는 방법을 단계별로 알아봅니다. 이 가이드를 통해 여러분의 AI 프로젝트를 연구실에서 실제 현장으로 옮겨보세요!왜 ONNX Runtime을 사용해야 할까요?AI 모델을 배포할 때 우리는 여러 가지 문제에 직면합니다. PyTorch, TensorFlow, Keras 등 다양한 프레임워크에서 만들어진 모델들은 서로 호환되지 않고, Python의 속도 한계는 실시간 처리가 중요한 서비스에 치명적일 수 있습니다..

복잡한 시스템 아키텍처 설계나 최신 논문 구현 앞에서 막막함을 느껴본 개발자라면, '내 옆에 숙련된 시니어 개발자 한 명만 있었으면' 하는 생각을 한 번쯤 해보셨을 겁니다.최근 제가 사용해 본 Google의 Gemini CLI가 바로 그 역할을 톡톡히 해주었습니다. 실제 프로젝트에 적용해본 경험을 바탕으로, Gemini CLI가 어떻게 개발 생산성을 높이고 문제 해결을 도와주는 파트너가 될 수 있는지 이야기해보겠습니다.1. Gemini CLI 설치 및 설정설치 과정은 생각보다 간단했습니다.설치 과정 (Node.js/npm 기준)사전 준비: Node.js와 npm이 필요합니다. 없다면 Node.js 공식 웹사이트에서 LTS 버전을 먼저 설치하세요.Gemini CLI 설치:npm install -g @goo..

AOI(Automated Optical Inspection) 장비 개발을 담당하는 엔지니어로서, 매일 수백만 화소의 이미지 데이터를 처리하고 미세한 불량을 검출하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. VS Code에서 Google Gemini Code Assist를 실제 업무에 활용하며 얻은 솔직한 후기와 실무 활용 노하우를 공유합니다.왜 AI 코딩 어시스턴트가 필요했을까?현실적으로 우리가 직면하는 개발 환경을 생각해보세요. 레거시 C++ 코드베이스는 수십만 라인에 달하고, 새로운 OpenCV 버전 업데이트마다 API 변경사항을 따라잡기 벅찹니다. 특히 이미지 처리 알고리즘 최적화 작업에서는 SIMD 명령어부터 GPU 가속까지 고려해야 할 요소가 한두 개가 아닙니다.최근 새로운 딥러닝 기반 불량 검출 모듈을 ..

우리가 일상적으로 사용하는 스마트폰, 자동차, 의료 기기 등이 안정적으로 작동하는 이유는 그 내부의 수많은 전자 부품들이 정확한 위치에서 제 역할을 수행하기 때문입니다.그런데 만약 쌀알보다 작은 부품 하나가 0.1mm만 어긋나 있다면 어떨까요? 이처럼 미세한 오류 하나가 제품 전체의 오작동으로 이어질 수 있습니다. 오늘은 이러한 불량을 방지하기 위해 24시간 가동되는 AI 기반 AOI(자동 광학 검사) 기술에 대해 소개하고자 합니다.1. PCB 검사의 두 가지 접근법: 룰 기반 vs AI 딥러닝AOI 장비의 검사 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 기존의 룰 기반 방식과 최근 각광받는 AI 딥러닝 방식은 서로 다른 장단점을 가지고 있습니다.구분 룰 기반 검사 AI 딥러닝 기반 검사검사 원리미리 설정된 기준..

Computer Vision 분야에서 10년 이상 연구와 개발을 해오면서, 수많은 도구들을 사용해봤습니다. AOI(Automated Optical Inspection) 장비 개발부터 딥러닝 모델 구현까지, 실제 프로젝트에서 검증된 개발 도구들을 솔직하게 리뷰해보겠습니다.1. 프로그래밍 언어: Python vs C++Python: 프로토타이핑의 왕장점:빠른 프로토타이핑과 알고리즘 검증풍부한 Computer Vision 라이브러리 생태계Jupyter Notebook을 통한 효과적인 실험 환경단점:실시간 처리가 필요한 산업용 애플리케이션에서는 성능 한계GIL(Global Interpreter Lock)로 인한 멀티스레딩 제약실무 활용도: ★★★★★C++: 성능이 중요한 제품 개발의 핵심장점:최적화된 성능으로 ..

서론: 제조업 품질검사에서 OpenCV가 필수인 이유제조업 현장에서 품질검사는 제품의 신뢰성과 직결되는 핵심 공정입니다. 전통적인 육안 검사는 검사자의 피로도, 주관적 판단, 일관성 부족 등의 한계가 있어 OpenCV 기반 Computer Vision 기술이 필수적으로 도입되고 있습니다. 특히 AOI(Automated Optical Inspection) 장비는 마이크로미터 단위의 정밀한 검사가 가능하여 반도체, 디스플레이, PCB 제조 공정에서 핵심 역할을 담당하고 있습니다.OpenCV 기반 결함 검출 알고리즘 구현1. 기본 이미지 전처리실제 제조 현장에서는 조명 불균일, 노이즈, 왜곡 등 다양한 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위한 전처리 과정이 필수적입니다.#include #include class..