텍스처 딥러닝 분류 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지에서 텍스처·재질(Material Recognition) 분석하기 – 제조·검사 산업의 혁신 제조 산업에서는 제품 표면의 텍스처(texture) 또는 **재질(material)**을 정확히 판별하는 기술이 점점 필수 요소로 자리 잡고 있다. 특히 불량 검출, 표면 마모 평가, 품질 관리 자동화에서 텍스처 인식은 기존의 눈에 의존하던 검사를 데이터 기반으로 전환하는 핵심 기술이다. Python은 다양한 컴퓨터 비전·머신러닝 라이브러리를 제공하며, 이러한 텍스처 분석을 현장에서 구현하기에 충분한 생태계를 갖추고 있다. 본 글에서는 단순 기술 설명을 넘어서, 실제 제조 품질 관리 시스템 구축 경험에서 얻은 실질적인 인사이트를 중심으로 Python 기반 텍스처 분석의 현실적 활용 전략을 소개한다.1. 제조 산업에서 텍스처 분석이 중요한 이유텍스처 인식은 단순히 “표면이 거친지 부드러운지”를 판단하는 데.. 더보기 이전 1 다음
