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학술저널
저자정보
김영규 (충북대학교) 박태형 (충북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제3호
발행연도
2019.3
수록면
260 - 267 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.18.0194

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Surface Mount Technology (SMT) is a manufacturing process in which components are mounted on the surface of a printed circuit board (PCB). The automatic optical inspection system (AOI) has mainly used the learning-based method for the defect classification of the SMT process, and recently the CNN-based classification method has appeared. However, existing techniques do not consider the area margin of the part, so the classification accuracy decreases. In addition, the classification performance of the CNN classifier is degraded due to the uneven color distribution according to the position of the components. In this paper, we propose a system that can extract the component region and improve the color distribution by the input image transformation. We extract the correct component area through vertical and horizontal projection, and the color improvement enhance the brightness value distribution of the component image through local histogram stretching. By experimental result, we prove the performance of the proposed classification method.

목차

Abstract
I. 서론
II. CNN 분류기 기반의 결함 분류 시스템
III. 입력 이미지 변환
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

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