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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김기석 (한국기술교육대학교) 이삭 (한국기술교육대학교) 조재수 (한국기술교육대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제19권 제12호
발행연도
2013.12
수록면
1,099 - 1,104 (6page)

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This paper presents a learning-based visual inspection method that addresses the need for an improved adaptability of a visual inspection system for parts verification in panorama sunroof assembly lines. It is essential to ensure that the many parts required (bolts and nuts, etc.) are properly installed in the PLC sunroof manufacturing process. Instead of human inspectors, a visual inspection system can automatically perform parts verification tasks to assure that parts are properly installed while rejecting any that are improperly assembled. The proposed visual inspection method is able to adapt to changing inspection tasks and environmental conditions through an efficient learning process. The proposed system consists of two major modules: learning mode and test mode. The SVM (Support Vector Machine) learning algorithm is employed to implement part learning and verification. The proposed method is very robust for changing environmental conditions, and various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 썬루프 비전 검사 시스템
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-560-003430811