Kembali ke Lab
Object Detection Computer Vision

Eksperimen Inference Pipeline untuk QC

Eksplorasi alur inference untuk automated inspection berbasis computer vision, mulai dari input gambar, proses model, sampai hasil inspeksi yang siap dibaca sistem.

Apa yang diuji

Eksperimen ini menguji bagaimana alur inference computer vision bisa digunakan untuk mendukung proses QC otomatis. Fokusnya bukan hanya pada model, tetapi juga bagaimana gambar diproses, dikirim ke inference service, lalu diterjemahkan menjadi output yang mudah dipakai oleh sistem inspeksi.

Langkah eksperimen

  1. Menyiapkan sample gambar inspeksi sebagai input untuk menguji alur deteksi.
  2. Melakukan pre-processing gambar agar ukuran, format, dan kualitas input lebih konsisten.
  3. Menjalankan model inference untuk membaca potensi defect atau anomali pada gambar.
  4. Memetakan output model menjadi informasi yang lebih mudah dipakai, seperti status OK/NG, label defect, dan confidence score.
  5. Melakukan pengecekan latency untuk melihat apakah alur ini cukup ringan digunakan pada skenario real-time atau semi real-time.

Hasil yang ingin dipahami

  • Mengetahui alur teknis dari gambar masuk, proses inference, sampai hasil inspeksi keluar dalam format yang lebih terstruktur.
  • Melihat bagian pipeline mana yang paling berpengaruh terhadap kecepatan response, terutama pada proses pre-processing dan model inference.
  • Memahami bagaimana output model bisa diterjemahkan menjadi keputusan yang lebih mudah dibaca oleh sistem, dashboard, atau operator.
  • Menentukan pola integrasi yang aman sebelum inference service digunakan pada environment produksi.