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Machine Vision Optical Engineer
AI가 결함을 가장 잘 볼 수 있는 이미지를 만드는 엔지니어를 찾습니다.
오토랩스(AutoLabs)는 원단, 펄프, 종이 등 Roll-to-Roll(R2R) 제조 현장의 품질 검사를 AI로 자동화합니다.
현재 많은 제조 현장에서는 여전히 작업자가 직접 제품을 육안으로 검사하고 있으며, 검사 정확도의 편차와 결함 누락, 높은 검사 비용 등의 문제가 발생하고 있습니다.
오토랩스는 기존 생산설비를 교체하지 않고 설치할 수 있는 Plug & Play 방식의 AI 머신비전 시스템을 개발하고 있습니다. 카메라·렌즈·조명·엔코더·엣지 컴퓨팅과 자체 Vision AI 기술을 결합해 생산라인에서 발생하는 결함을 실시간으로 검출하고 품질 데이터를 생성합니다.
AI 모델의 성능은 결국 카메라가 얼마나 좋은 이미지를 만들어내느냐에서 시작됩니다.
다양한 소재와 생산환경에서도 결함이 명확하게 보일 수 있도록 카메라·렌즈·조명부터 촬영 조건과 현장 설치까지 설계하고 최적화할 Machine Vision Optical Engineer를 찾습니다.
* 검사 폭, 최소 결함 크기, 라인 속도 등 요구사항을 기반으로 카메라·렌즈·조명 선정 및 시스템 사양 설계
* FOV, WD, 해상도, 초점거리, DOF, Exposure 등 머신비전 광학 조건 계산 및 검증
* 검사 대상 및 결함 특성에 따른 조명 방식·파장·입사각 테스트 및 최적 조건 도출
* Direct / Diffuse / Low-angle / Dark-field / Backlight 등
* 오염, 스크래치, Hole, 실빠짐, 조직 이상, 색상 편차 등 결함별 Contrast 최적화
* 다중 카메라 시스템의 Alignment, FOV Overlap, 밝기 편차 및 색차 최소화
* Exposure, Gain, White Balance, Trigger 등 카메라 영상 획득 조건 최적화
* Encoder Trigger 기반의 고속 촬영 및 카메라 동기화 조건 설계
* 실제 제조라인 설치 및 테스트를 통한 Motion Blur, 난반사, 조도 편차 등 영상 품질 문제 해결
* AI 엔지니어와 협업하여 AI 검출 성능을 극대화할 수 있는 영상 획득 조건 및 광학 Recipe 구축
* 산업용 카메라·렌즈·조명 선정 및 광학계 구성 경험
* FOV / WD / Resolution / Focal Length / DOF 등 머신비전 광학계 설계에 대한 이해
* Exposure / Gain / FPS / Trigger 등 산업용 카메라 설정 및 영상 획득 경험
* 실제 검사 대상 샘플을 기반으로 조명 및 촬영 조건을 테스트하고 최적화해본 경험
* 데이터시트와 요구사항을 기반으로 적절한 카메라·렌즈·조명 사양을 선정할 수 있는 분
* 실험실 수준의 테스트뿐 아니라 실제 제조 현장에서 발생하는 문제를 직접 분석하고 해결할 수 있는 분
AI가 결함을 가장 잘 볼 수 있는 이미지를 만드는 엔지니어를 찾습니다.
오토랩스(AutoLabs)는 원단, 펄프, 종이 등 Roll-to-Roll(R2R) 제조 현장의 품질 검사를 AI로 자동화합니다.
현재 많은 제조 현장에서는 여전히 작업자가 직접 제품을 육안으로 검사하고 있으며, 검사 정확도의 편차와 결함 누락, 높은 검사 비용 등의 문제가 발생하고 있습니다.
오토랩스는 기존 생산설비를 교체하지 않고 설치할 수 있는 Plug & Play 방식의 AI 머신비전 시스템을 개발하고 있습니다. 카메라·렌즈·조명·엔코더·엣지 컴퓨팅과 자체 Vision AI 기술을 결합해 생산라인에서 발생하는 결함을 실시간으로 검출하고 품질 데이터를 생성합니다.
AI 모델의 성능은 결국 카메라가 얼마나 좋은 이미지를 만들어내느냐에서 시작됩니다.
다양한 소재와 생산환경에서도 결함이 명확하게 보일 수 있도록 카메라·렌즈·조명부터 촬영 조건과 현장 설치까지 설계하고 최적화할 Machine Vision Optical Engineer를 찾습니다.
주요업무
* 원단·펄프·종이 등 R2R/Web 표면 검사 시스템의 광학계 설계 및 최적화* 검사 폭, 최소 결함 크기, 라인 속도 등 요구사항을 기반으로 카메라·렌즈·조명 선정 및 시스템 사양 설계
* FOV, WD, 해상도, 초점거리, DOF, Exposure 등 머신비전 광학 조건 계산 및 검증
* 검사 대상 및 결함 특성에 따른 조명 방식·파장·입사각 테스트 및 최적 조건 도출
* Direct / Diffuse / Low-angle / Dark-field / Backlight 등
* 오염, 스크래치, Hole, 실빠짐, 조직 이상, 색상 편차 등 결함별 Contrast 최적화
* 다중 카메라 시스템의 Alignment, FOV Overlap, 밝기 편차 및 색차 최소화
* Exposure, Gain, White Balance, Trigger 등 카메라 영상 획득 조건 최적화
* Encoder Trigger 기반의 고속 촬영 및 카메라 동기화 조건 설계
* 실제 제조라인 설치 및 테스트를 통한 Motion Blur, 난반사, 조도 편차 등 영상 품질 문제 해결
* AI 엔지니어와 협업하여 AI 검출 성능을 극대화할 수 있는 영상 획득 조건 및 광학 Recipe 구축
자격요건
* 머신비전, 산업용 카메라, 광학 시스템 관련 실무 경험 3년 이상 또는 이에 준하는 경험* 산업용 카메라·렌즈·조명 선정 및 광학계 구성 경험
* FOV / WD / Resolution / Focal Length / DOF 등 머신비전 광학계 설계에 대한 이해
* Exposure / Gain / FPS / Trigger 등 산업용 카메라 설정 및 영상 획득 경험
* 실제 검사 대상 샘플을 기반으로 조명 및 촬영 조건을 테스트하고 최적화해본 경험
* 데이터시트와 요구사항을 기반으로 적절한 카메라·렌즈·조명 사양을 선정할 수 있는 분
* 실험실 수준의 테스트뿐 아니라 실제 제조 현장에서 발생하는 문제를 직접 분석하고 해결할 수 있는 분
