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저자정보
이화섭 (부산대학교) 류광열 (부산대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2019년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2019.11
수록면
2,498 - 2,504 (7page)

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사출품은 생산환경, 사출기 설정 온도 및 압력, 금형 내부의 온도 및 압력, 그리고 실린더 이물과 같은 요인으로 다양한 불량이 발생하고 있다. 불량의 유형은 미성형, 흑점, 플로마크, 플래시 등 육안으로 검출 가능한 불량과 제품 내부 버블 및 미성형 등과 같이 육안으로 검출할 수 없는 불량으로 분류할 수 있다. 사출품은 자동차 부품, 의료기기 및 생활용품 등 다양한 분야에서 사용되고 있고 사용되는 목적에 따라 높은 수준의 외관 및 기능 품질이 요구된다. 따라서 대부분의 사출공정에서는 불량 검출을 위해 전수검사를 실시하고 있으며 이에 따라 투입되는 자원의 양이 많아 손실이 큰 공정 중 하나이다. 본 연구에서는 비전 센서를 활용하여 제품의 외관이미지를 취득하고 무게 센서를 통해 제품의 무게 데이터를 취득한다. 이미지 데이터는 고도화된 CNN(Convolutional neural network) 중 하나인 ResNeXt(Aggregated Residual network)를 활용하여 외관 불량을 검출한다. 또한 CNN의 단점 중 하나인 고정된 커널 사이즈 및 형태를 보완하기 위해 Deformable ResNeXt 모델을 적용한다. 더 나아가 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 무게 데이터를 기반으로 결과를 도출한다. 마지막으로 불량검출 성능을 증진시키기 위해 적용된 모델의 결과를 조합하는 앙상블 모델을 제안하며 사례 연구를 통해 모델의 우수성을 검증한다.
#Defect detection #Mold product #Convolutional neural network #Support vector machine

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 외관 불량 검출을 위한 앙상블 모델
4. 사출품 외관 불량 검출 모델
5. 결론
참조문헌

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