D/L 기반 Defect 계측 실습

개요

• 이미지 분할을 통한 D/L 기반 계측 실습을 진행합니다.
  • 이미지에서 Object Detection사용하여 관심영역 획득
  • Segmentation으로 학습한 영역 추출
  • 추출한 영역 계측

검출할 이미지 등록

• 데이터셋에 등록
  • 
  • 

Segmentation 학습/검증 데이터 준비

• Defect 샘플 이미지를 준비합니다.
  • 다운로드: 🔗Segmentation Sample
  • 

• ClassCodeSet 등록
  • Defects ClassCodeSet 등록
    • 
  • space(0), pattern(255)의 ClassCode 등록
    • 

• Dataset 등록
  • 
  • 
  • 
  • 라벨링에 대한 더 자세한 내용은 이미지 분할 메뉴얼을 참조하시기 바랍니다.

Segmentation 학습 진행 및 모델 배포 작업

• 학습 레시피 등록
  • 학습 레시피 화면 접속
    • 
  • 학습 레시피 등록
    • 
  • 학습 레시피 등록 확인
    • 
  • 🔗Segmentation 학습 레서피 파일
  • 🔗Segmentation Model

• 이후 과정은 D/L 기반 분류 실습과 동일합니다.

사전 학습한 Object Detection Model 등록

• 다음 파일로 Object Detection Model을 등록합니다.
  • 🔗ObjectDetection Model

Predict 모듈 사용 및 Measurement 모듈로 계측 진행

• Inference Recipe
  • 🔗inference_recipe.py