|
|
|
|
|
 |
딥러닝 기반 Vis ion 모델을 적용해 본 경험이 있다면 설명하라
Vis ion 관련 실무 경험이 부족해 보이는데 실제 장비 환경에 적응할 수 있나
딥러닝 Vis ion 모델 적용 경험
Vis ion 성능을 결정하는 요소는 알고리즘만이 아닙니다.
자동화장비와 Vis ion 연동 경험
테크윙 Vis ion 개발자가 갖춰야 할 역량
영상 처리·딥러닝 모델·전처리·조명 최적화·ROI 설계 등 Vis ion의 전 과정을 경험하며 문제를 구조적으로 분석하는 능력을 갖췄습니다.
테크윙 Vis ion 개발은 장비 성능과 생산성을 직접 변화시키는 중요한 업무이며, 저는 알고리즘 정확성·속도·안정성을 균형 있게 고려하는 개발자가 되고자 합니다.
|
|
|
 |
딥러닝 기반 Vis ion 모델을 적용해 본 경험이 있다면 설명하라
Vis ionSW 디버깅 경험과 문제 해결 과정을 설명하라
저는 학부 과정에서 영상 처리·OpenCV·특징점 기반 매칭·딥러닝 모델까지 폭넓게 다루며 Vis ion 알고리즘이 가진 잠재력에 깊이 빠져들었고, 이 기술을 실제 장비에서 활용해 초미세 불량까지 식별해내는 업무를 하고 싶었습니다.
테크윙은 Vis ion 기술을 통해 장비의 정밀도를 높이고 고객사의 생산 효율을 결정하는 핵심 기업이기 에제가 Vis ion 개발자로 성장하기 가장 적합한 환경이라고 판단했습니다.
이 경험을 통해 Vis ion 알고리즘은 단순 코드 작성이 아니라 조명, 반사율, 물성 등 물리적 조건까지 고려해야 한다는 사실을 이해했습니다.
Vis ion 성능의 절반은 조명·렌즈 선정에서 결정된다는 것을 실감했습니다.
아무리 좋은 알고리즘도 조명이 흔들리면 검출 정확도가 떨어집니다.
실제 프로젝트에서 YOLO 기반 Obj ectD etection 모델을 사용해 PCB의 Miss ingPart를 검출한 경험이 있습니다.
Vis ion 성능을 결정하는 요소는 알고리즘만이 아닙니다.
알고리즘 구조 문제(Featu re 부족, Threshold 부적합
Vis ion 개발에서 디버깅은 사람의 '추론'이 아니라 데이터 기반 '증거수집' 과정임을 배웠습니다.
저는 실습에서 Trigg er신호를 기준으로 FrameCapture·Algorithm 실행·PositionOutput 순서를 테스트하며 Vis ion 과 장비 간의 Delay 문제를 해결했습니다.
논의를 이끌 때는 '기술기준'이 아니라 '문제 해결기준'이 중요함을 배웠습니다.
문제를 논리적으로 분해하는 능력, 빠른 연구·학습능력, 알고리즘 구현 경험 등을 갖추고 있어 테크윙의 Vis ion 요구 수준을 빠르게 따라갈 수 있습니다.
알고리즘 원리·수학적 이해·영상 처리 기초가 탄탄해 새로운 환경에서도 문제를 빠르게 구조화할 수 있습니다.
또한 Vis ion 개발은 실무경험이 중요하지만 기본 개념이 더 중요합니다.
Vis ion 개발은 완성도를 높이기 위해 많은 반복 실험이 필요하지만, 일정 준수도 매우 중요합니다.
어려운 문제일수록 오히려 집중력이 더 올라가는 스타일입니다. |
 |
vis, ion, 장비, 알고리즘, 경험, 문제, 조명, 테크, 윙, 개발자, 기술, 중요하다, 추다, 모델, 기반, 성능, 딥, 러닝, 개발, 과정 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.12.05
6페이지
