AI 솔루션
트리거 기반 영상 수집 파이프라인 구축으로 캡처-저장-전송 병목 최소화
Matrox MIL/OpenCV 기반 카메라 수집과 PCI-1733 트리거를 결합하고, 비동기 저장/전송 큐를 분리해 실시간 캡처 안정성을 강화했습니다.
01 / BREAKDOWN
문제 해결 과정
하드웨어 트리거 기반 고빈도 캡처에서 UI 지연과 저장/전송 병목으로 프레임 누락 위험이 있었습니다.
카메라 프레임 획득, 파일 저장, 네트워크 전송이 동일 흐름에서 처리되면 순간 부하 시 지연이 누적됩니다. 특히 OCR 트리거 이벤트를 놓치면 공정 전체 추적성이 저하되므로, 캡처와 후처리를 분리한 안정적 구조가 필요했습니다.
Producer-Consumer 패턴으로 저장 워커 4개를 병렬화하고, 전송 큐를 별도 운영해 캡처 경로를 비차단화했습니다.
AsyncImageSaver는 SaveWorkerCount=4, 큐 상한(기본 100, 설정 기반), 이미지 검증 옵션을 지원합니다. 문서 기준 전송 큐 상한은 500, UI 프레임 갱신은 약 30fps로 제한해 표시 안정성을 확보했습니다. 트리거 감지 후 저장/전송 큐에 비동기 위임하여 캡처 경로의 응답성을 유지했습니다.
저장 워커
4개
저장 워커 4개 병렬 처리
UI 업데이트
30fps
UI 업데이트 30fps 기준의 운영 파이프라인을 구현했습니다
저장 워커 4개 병렬 처리, 전송 큐 상한 500, UI 업데이트 30fps 기준의 운영 파이프라인을 구현했습니다.
도입 후 이미지 수집과 후처리를 분리해 병목 구간을 명확히 분리할 수 있게 되었고, 로그/통계(Queued/Saved/Failed/Rejected)로 품질 관리가 가능해졌습니다. 이후 현장 KPI와 연동하면 시간당 누락률/재처리율을 정량 관리할 수 있습니다.
