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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 제21권 제8호
발행연도
2004.8
수록면
83 - 88 (6page)

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The Classification of defected oil-seals using a vision system with the artificial neural network is presented. The artificial neural network for classification consists of 27 input nodes, 10 hidden nodes, and one output node. The selection of the number of the input nodes is based on an observation that the difference among the defected, non-defected, and smeared oil-seals is greatly pronounced in the 26 step gray-scale level thresholding. The number of the hidden nodes is chosen as a result of a trade-off between accuracy and computing time. The back -propagation algorithm is used for teaching the network. The proposed network is capable of successfully classifying the defected from the smeared oil-seals which tend to be classified as the defected ones using the binary thresholding. It is envisaged that the proposed method improves the reliability and productivity of the automotive vision inspection system.
#Artificial neural network(인공신경망) #Vision System(비전시스템) #Oil-seal(오일씰) #Smear(얼룩) #Level distribution(레벨분포)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 비전을 이용한 불량품 검사
3. 인공신경망의 구성
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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