오픈소스 Anomalib을 활용한 제조 외관 검사 자동화: OpenVINO로 추론 속도 4배 향상
머신러닝 엔지니어가 오픈소스 라이브러리 Anomalib을 활용한 산업용 비전 검사 방식을 공유했습니다. 결함 없는 정상 데이터만으로 학습하는 교사-학생 네트워크를 적용해 픽셀 단위로 불량을 감지하며, OpenVINO를 통해 CPU 추론 속도를 약 4배 높여 30.2fps를 기록했습니다.
머신러닝 엔지니어가 오픈소스 라이브러리 Anomalib을 활용한 산업용 비전 검사 방식을 공유했습니다. 결함 없는 정상 데이터만으로 학습하는 교사-학생 네트워크를 적용해 픽셀 단위로 불량을 감지하며, OpenVINO를 통해 CPU 추론 속도를 약 4배 높여 30.2fps를 기록했습니다.