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머신비전에서 GIGO(Garbage In, Garbage Out)가 중요한 이유머신비전 검사 정확도가 떨어질 때 많은 사람들은 AI 알고리즘이나 카메라 성능을 먼저 의심합니다. 하지만 실제 현장에서 가장 많이 발견되는 원인은 입력 데이터 품질 문제입니다.이 개념을 설명하는 유명한 원칙이 바로 GIGO (Garbage In, Garbage Out) 입니다.1. GIGO란 무엇일까GIGO는 컴퓨터 과학에서 오래된 원칙입니다.의미는 매우 단순합니다.잘못된 데이터를 입력하면 잘못된 결과가 나온다머신비전에서도 이 원칙은 그대로 적용됩니다.이미지 품질이 좋지 않으면 아무리 좋은 알고리즘을 사용해도 검사 결과는 정확해질 수 없습니다.2. 머신비전에서 GIGO가 발생하는 대표 원인조명 문제조명이 일정하지 않으면 이미지..

제품 기술 이야기/기초 원리 2026. 3. 18. 15:09