메이크업 키트 조립 검증

메이크업 키트 구성품의 존재유무와 위치를 확인합니다.

메이크업 키트 조립 검증-2

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딥러닝 기반 산업용 이미지 분석을 위한 그래픽 프로그래밍 환경

화장품의 컬러와 질감은 메이크업 키트에서 중요합니다. 예상보다 색조가 밝거나 어둡다면 피부톤과 어울리지 않거나 원하는 룩을 얻지 못할 수 있습니다. 소비자들은 자신들이 원하는 컬러에 매우 민감합니다. 화장품 디자인과 제조는 점점 더 정교해짐에 따라 소비자의 요구도 높아졌습니다.

화장품 포장 역시 개개인의 요구에 맞춰 주문 제작이 이루어지고 있습니다. 다양한 종류의 프라이머, 파운데이션, 블러시, 글로스, 파우더, 브론저, 그 밖의 메이크업 텍스처와 형태들이 하나의 메이크업 팔레트 또는 키트에 담길 수 있고, 각 키트는 선택과 배치가 이전과 다를 수 있습니다.

따라서 메이크업 키트의 완전성과 정확성을 육안으로 검사하는 것이 훨씬 더 복잡해졌습니다. 텍스처와 컬러 조합 범위가 커짐에 따라 기존의 머신비전이 각 구성 요소를 안정적으로 식별하도록 프로그래밍하기가 어려워졌습니다. 팔레트 내용물의 작은 오차만으로 이처럼 까다로운 시장에서 크게 부정적인 영향을 미칠 수 있고, 그 결과 평판 실추와 매출 손실을 가져올 수 있습니다.

제품 데모

코그넥스 딥러닝은 컬러와 질감의 미묘한 차이를 구분할 수 있습니다. 메이크업 팔레트에 포함될 수 있는 광범위한 제품들의 이미지 세트를 사용해 조립 검증 툴을 트레이닝합니다. 그런 다음, 검사 대상 키트에서 각 제품의 위치를 정확히 찾아 정의해서 누락되거나 잘못 배치된 제품 또는 부족하게 채워진 제품이 없는지를 확인합니다. 딥러닝을 사용한 정확한 메이크업 키트 조립 검증을 통해 결함 있는 제품이 판매점으로 배송되지 않도록 미연에 방지함으로써 품질을 보장하고 브랜드 평판을 유지할 수 있습니다.

 

양호한 메이크업 키트와 결함 있는 메이크업 키트의 예

 

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