머신비전의 메타데이터 삽입 기술(Tagger)

🧠 Tagger — AI Smart Labeling & Trigger Platform

ETIO + ETL + Signal Scope + Camera Link Repeater + 메타데이터 삽입을 통합한 AI 데이터·트리거 통합 플랫폼

Trigger · Logging · Metadata · AI Dataset

 

✅ 1. 트리거·조명·로깅·리피터까지 한 번에

Tagger는 머신비전에 필요한 핵심 기능을 한 플랫폼에 통합했습니다.

• ETIO의 엔코더·트리거 제어 기능
• ETL의 조명·카메라 동기 제어 기능
• Signal Scope의 24시간 신호 로깅 기능
• Camera Link Repeater 및 인터페이스 확장

🧩 “개별 박스를 여러 개 두는 대신, 한 플랫폼으로 깔끔하게 정리합니다.”

 

✅ 2. 이미지 + 신호 + 메타데이터 동시 관리

Tagger는 촬영된 이미지에 엔코더 위치·라인 상태·시간 정보 등을 메타데이터로 함께 남길 수 있습니다.

• 제품 위치, 배치 번호, 라인 번호, 속도 등 상태 정보 기록
• 이후 AI 학습 시 조건별 필터링·분류 용이
• 신호 로그와 이미지의 1:1 매칭 구조

🏷️ “나중에 다시 찾아도 어떤 조건에서 찍힌 이미지인지 바로 알 수 있습니다.”

 

✅ 3. AI 라벨링·데이터셋 구축에 최적

AI 비전 프로젝트에서 가장 시간이 많이 드는 부분은 데이터 수집과 라벨링입니다.

• 라인에서 발생하는 정상/불량 데이터를 자동 수집
• 조건별 샘플 확보를 시스템적으로 진행
• 라벨링 툴·AI 학습 파이프라인과 연계 용이

🤖 “AI 프로젝트의 가장 앞단, ‘데이터 준비’를 공정 수준으로 끌어올리는 플랫폼입니다.”

 

 

💡 Tagger 주요 활용 시나리오

시나리오	활용 목적	주요 예시
AI 불량 검출 개발	정상/불량 데이터셋 구축	2차전지·자동차 부품 표면 불량 검출
스마트팩토리 PoC	라인 신호 + 이미지 연동	이상 상황 재현·원인 분석용 데이터 축적
설비 업그레이드	기존 라인에 AI 기능 추가	기존 카메라/조명 유지 + Tagger만 추가
원격 품질 모니터링	라인 상태 트렌드 분석	시간·라인·제품별 품질 지표 시각화

 

 

🔖 Tagger 핵심 포인트

• ETIO·ETL·Signal Scope 기능을 통합한 AI 지향 플랫폼
• 이미지 + 신호 + 메타데이터를 동시에 관리
• AI 비전 데이터셋 구축·라벨링에 최적화
• 기존 라인에 추가만 해도 AI 준비가 되는 구조
• 스마트팩토리·AI PoC부터 양산까지 확장 가능한 기반

 

 

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