Python 텍스처 분석 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 Python으로 이미지에서 텍스처 분석(Texture Analysis) 및 특징 추출 이미지 처리 분야에서 텍스처(Texture)는 단순한 표면 패턴을 넘어, 사물의 재질과 형태적 특성을 파악하는 중요한 단서로 쓰인다. 제조·검사 산업에서는 금속 표면의 스크래치 검사, 반도체 웨이퍼 패턴 분석, 섬유 조직 판별, 목재 등급 판정처럼 텍스처가 핵심 역할을 하는 경우가 많다. 그동안 필자는 여러 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하면서 텍스처 분석이 단순한 이미지 필터링을 넘어, 실제 머신러닝과 딥러닝의 정확도에 큰 영향을 미친다는 것을 체감했다. 특히 Python 환경에서 다양한 텍스처 분석 기법을 조합하면 데이터가 부족해도 높은 식별 성능을 확보할 수 있었는데, 이 부분은 많은 개발자가 간과하는 영역이기도 하다.아래에서는 Python 기반으로 텍스처 분석 및 특징 추출을 구현하는 과정과 함께, .. 더보기 이전 1 다음
