OpenVisionLab은 OpenCvSharp4 기반의 룰베이스 비전 검사 워크벤치입니다.
이미지를 불러와서 Tool을 적용하는 데서 끝나는 프로그램이 아니라, 사용자가 검사 흐름을 직접 만들고 결과가 왜 OK/NG인지 확인할 수 있게 만드는 것이 목표입니다.
OpenVisionLab은 카메라/PLC 장비 플랫폼이 아니라, 이미지 샘플에서 rule-based 검사 recipe를 만들고 검증하는 데 집중한 WPF 워크벤치입니다.
- 핵심 흐름: 이미지 로드 -> Layer 확인 -> Tool 파라미터 조정 -> 명시적 Preview/Run -> Pipeline/Recipe 저장 -> Good/Bad 샘플 검증
- 주요 툴: Threshold, Blob, Contour, Matching, FeatureMatching, EdgeBasedMatching, Line/Length, Mean 등
- LLM 방향: 이미지를 한 번에 이해해 자동 완성하는 기능이 아니라, operator intent와 샘플 evidence를 기반으로 XML recipe 초안/검증/수정 루프를 돕는 보조 기능입니다.
- 현재 개발 초점: Recipe Manager, Pipeline Review, Sample Catalog, LLM XML authoring, layer/result 비교, 검증 smoke입니다.
필수 전제:
- Windows 개발 환경
- .NET SDK 8.0.x. 이 저장소의
global.json은8.0.421을 고정합니다. - WPF/Windows Desktop 빌드가 가능한 SDK
- 저장소의
dll/아래 vendored runtime DLL 유지
빌드 후 실행:
cd C:\Git\OpenVisionLab_Dev
dotnet build "OpenVisionLab.sln" -c Debug -p:Platform="Any CPU"
.\bin\Debug\OpenVisionLab.exe
처음 화면은 위 번호 순서로 보면 됩니다.
Tool List: 왼쪽에서 사용할 Tool을 고릅니다.Layer Input: 현재 기준으로 볼 Layer를 확인합니다.Image View: 원본, 전처리, 결과 이미지를 직접 확인합니다.Run Status: 선택한 Tool의 실행 상태와 예상 경로를 봅니다.Quick Actions: 현재 Layer에서 바로 실행할 수 있는 주요 Tool과 Pipeline 추가 흐름을 확인합니다.
OpenVisionLab은 카메라, 조명, PLC를 직접 제어하는 장비 통합 프로그램이 아닙니다. 현재의 핵심은 이미지 기반 검사 알고리즘을 학습하고, 튜닝하고, 검증하는 개발 환경입니다.
룰베이스 비전 검사를 만들 때 처음 막히는 지점은 보통 다음과 같습니다.
- 지금 보고 있는 이미지가 원본인지, 전처리 결과인지 헷갈린다.
- Tool 결과가 다음 Tool의 입력으로 제대로 연결되었는지 확인하기 어렵다.
- Score, Count, Area 같은 값이 나와도 그 값으로 OK/NG를 설명하기 어렵다.
- Preview에서 본 결과와 저장된 Recipe 결과가 달라질 수 있다.
- 정상/불량 샘플을 바꿔가며 같은 기준으로 검증하는 과정이 번거롭다.
OpenVisionLab은 이 문제를 줄이기 위해 Layer, Tool, Pipeline, Recipe, Pipeline Review, Sample Catalog를 하나의 흐름으로 묶습니다.
이미지 로드
-> Layer 확인
-> Tool 선택
-> PropertyGrid에서 파라미터 조정
-> Preview / Run
-> Output Layer 확인
-> Pipeline Step 추가
-> Pipeline Review에서 OK/NG와 metric 확인
-> Recipe XML 저장
-> Good/Bad 샘플로 재검증
| 영역 | 내용 |
|---|---|
| Main Workspace | 이미지 로드, Layer 관리, zoom/pan, pixel/GV/RGB 상태 확인 |
| Layer Docking | 원본, 중간 결과, 최종 결과를 탭/분할 형태로 비교 |
| Tool View | Threshold, Filter, Morphology, Blob, Contour, Matching, FeatureMatching, Line, Mean 등 |
| PropertyGrid 기반 설정 | Tool 모델의 property를 그대로 편집 UI로 사용 |
| Preview / Run | 사용자가 명시적으로 실행할 때만 결과 생성 |
| Pipeline / Recipe | 여러 Tool을 Step으로 연결하고 XML로 저장 |
| Pipeline Review | Step별 input/output, metric, OK/NG, log, result image 확인 |
| Sample Catalog | 샘플 이미지와 baseline pipeline, expected metric 관리 |
| Good/Bad Pair | 정상/불량 샘플을 같은 metric으로 비교 |
| Learn Mode | Matching, Blob, Contour, Threshold, Mean, FeatureMatching, EdgeBasedMatching, Line 학습 문서 |
| Localization | 한국어/영어 전환 구조 |
처음에는 직접 이미지를 고르기보다 공개용 synthetic 샘플로 시작하는 것이 좋습니다.
공개 샘플은 docs/samples/public 아래에 있고, 각 샘플은 이미지, 추천 Pipeline, expected metric, Good/Bad 기준을 함께 제공합니다.
공개 배포 기준 catalog는 docs/samples/OpenVisionLab.PublicSampleCatalog.csv와
docs/samples/OpenVisionLab.ProductSampleCatalog.csv입니다.
루트 Sample/ 폴더는 로컬/vendor 샘플 보관 영역이며 공개 배포 대상이 아닙니다.
대표 흐름은 다음과 같습니다.
| 배우고 싶은 내용 | Good 샘플 | Bad 샘플 | 보는 metric |
|---|---|---|---|
| Matching으로 대상 찾기 | Public_Matching_DiePad_Good |
Public_Matching_DiePad_NoTarget_Bad |
ResultCount, ScoreMax |
| Blob으로 여러 입자 세기 | Public_Blob_Particles_Good |
Public_Blob_Particles_Sparse_Bad |
ResultCount |
| Contour로 모양 개수 보기 | Public_Contour_Shapes_Good |
Public_Contour_Shapes_Missing_Bad |
ResultCount |
| Threshold로 밝은 pad 분리 | Public_Threshold_BandPads_Good |
Public_Threshold_BandPads_Missing_Bad |
ResultCount |
| Mean으로 밝기 drift 보기 | Public_Mean_Brightness_Good |
Public_Mean_Brightness_Dark_Bad |
MeanValueAvg |
| FeatureMatching 점수 비교 | Public_Feature_Card_Good |
Public_Feature_Card_Wrong_Bad |
ScoreMax, ResultCount |
| EdgeBasedMatching 형상 비교 | Public_Edge_Fiducial_Good |
Public_Edge_Fiducial_Wrong_Bad |
ScoreMax, ResultCount |
| Line으로 거리 보기 | Public_Line_Pins_Good |
Public_Line_Pins_WidePin_Bad |
DistanceMmAvg |
OpenVisionLab의 알고리즘 Tool은 PropertyGrid 기반 구조를 유지합니다.
Tool Property Model
-> PropertyGrid SelectedObject
-> Preview / Run
-> VisionToolResult
-> Metrics / Overlays / Logs
-> Pipeline Step XML
이 구조를 유지하는 이유는 Tool이 늘어나도 설정 UI와 Recipe 저장 구조를 일관되게 유지하기 위해서입니다. 초보자는 Basic/Fast/Precise 같은 preset과 결과 해석 문구로 시작하고, 숙련자는 PropertyGrid에서 세부 파라미터를 직접 조정할 수 있습니다.
Pipeline Review는 OpenVisionLab에서 가장 중요한 검증 화면 중 하나입니다.
여기서는 Step별로 다음 정보를 확인합니다.
- 현재 Step이 읽는 input layer
- 현재 Step이 쓰는 output layer
- 이전 Step과 연결된 chain인지, 의도적인 branch인지
- 결과 image와 overlay
- ResultCount, AreaMax, ScoreMax, LineAngleAvg 같은 metric
- acceptance 기준과 실제 측정값
- OK/NG 판단 이유
- 다음에 확인해야 할 파라미터 방향
기본 빌드:
cd C:\Git\OpenVisionLab_Dev
dotnet build "OpenVisionLab.sln" -c Debug -p:Platform="Any CPU"실행 파일은 Debug 기준으로 다음 위치에 생성됩니다.
.\bin\Debug\OpenVisionLab.exe기본 release/readiness 검증:
dotnet build "OpenVisionLab.sln" -c Debug -p:Platform="Any CPU"
dotnet run --project "tools/OpenVisionReadinessCheck/OpenVisionReadinessCheck.csproj" -c Debug -- "C:\Git\OpenVisionLab_Dev"
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File tools\TestExternalReferences.ps1
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File tools\TestPublicSampleAssets.ps1
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File tools\RunVisionSampleCatalog.ps1 -CatalogPath docs\samples\OpenVisionLab.PublicSampleCatalog.csv -OutputDir artifacts\public_sample_catalog현재 소스 기준 WPF view screenshot smoke:
dotnet run --project tools\PipelineViewerScreenshotSmoke\PipelineViewerScreenshotSmoke.csproj -c Debug -- --target wpf_shell_host_recipe_language_controls artifacts\smoke\recipe_language_controls최신 빌드 EXE 기준 direct smoke:
dotnet build "OpenVisionLab.sln" -c Debug -p:Platform="Any CPU"
.\bin\Debug\OpenVisionLab.exe --smoke recipe-manager-tabs --output artifacts\smoke\recipe_manager_tabsUI/UX를 수정했다면 현재 빌드 또는 현재 소스 view에서 before/after 캡처를 새로 남겨야 합니다. 이전 smoke artifact는 현재 UI 증거로 쓰지 않습니다.
GitHub Actions workflow는 .github/workflows/ci.yml에 있습니다.
현재 CI는 Windows에서 build, readiness, external reference policy, public sample asset policy를 확인하는 최소 게이트입니다.
WPF screenshot smoke와 실제 EXE UI smoke는 로컬 current-build 증거가 필요한 경우가 많아, CI 기본 게이트에는 넣지 않고 변경 범위에 맞춰 수동 실행합니다.
- 변경 이력: CHANGELOG.md
- release/version gate: docs/OPENVISIONLAB_RELEASE_VERSION_POLICY.md
릴리즈 후보는 최소한 build, readiness, external refs, public sample assets, 필요한 UI/EXE smoke 증거를 함께 남겨야 합니다.
현재 제품 방향과 다음 우선순위는 다음 문서가 기준입니다.
현재 다음 큰 작업은 Recipe Manager 안에서 recipe-local Validation Suite와 Result Archive를 제공하는 것입니다.
- OpenVisionLab은 카메라, 조명, PLC, I/O, account, deployment 플랫폼이 아닙니다.
- LLM 기능은 one-shot 자동 영상처리가 아니라 guided XML authoring/correction-loop 보조 기능입니다.
- 실제 GPT/Gemini/Claude transcript evidence는 사용자가 제공한 API key 또는 수동 transcript가 있을 때만 확보할 수 있습니다.
Sample/루트는 로컬/vendor 샘플 영역이며 공개 배포 샘플 기준은docs/samples/public과 catalog CSV입니다.- Recipe-local Validation Suite / Result Archive는 설계 문서가 먼저 정리된 상태이며 구현은 다음 우선순위입니다.
- UI/UX 변경은 문서나 설명만으로 완료 처리하지 않고 current-build/current-source before/after 캡처가 필요합니다.
OpenVisionLab은 루트의 LICENSE 파일에 적힌 Apache License 2.0을 따릅니다.
이 프로젝트에는 최노아(Noah-Choi)가 개발한 소프트웨어가 포함되어 있습니다.
This project includes software developed by 최노아(Noah-Choi).
Copyright (c) 2026 최노아(Noah-Choi).
상업적 사용, 수정, 재배포는 라이선스 조건에 따라 가능합니다.
다만 소프트웨어의 복사본이나 중요한 부분을 재배포할 때는 LICENSE, NOTICE, 저작권 표시, 저작자 표시를 제거하거나 가리지 말아야 합니다.
OpenVisionLab의 방향은 명확합니다. 초보자는 샘플을 따라 하면서 룰베이스 비전의 흐름을 배우고, 숙련자는 같은 구조 안에서 실제 검사 Recipe를 빠르게 만들고 검증할 수 있는 프로그램입니다.