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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 513 - 520 (8page)
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최근 기계학습을 활용한 비전 검사시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함검출 문제는 기계학습에 있어 지도학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도과 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.
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강형석 / 2016 / Smart Manufacturing: Past Research, Present Findings, and Future Directions / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology 3(1):111~128
송태훈 / 2016 / 칼라 나사 검사를 위한 표면 영역 자동 검출 / 한국전자통신학회 논문지 11(1):107~112
문철홍 / 2018 / PCB 패턴 검출을 위한 FPGA 기반 프레임 그래버 시스템 구현 / 한국전자통신학회 논문지 13(2):435~442
Envision / 2014 / Understanding Line Scan Camera Applications
Y. Cha / 2017 / Deep Learning-Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 32:361~378
송태훈 / 2016 / 칼라 나사 검사를 위한 표면 영역 자동 검출 / 한국전자통신학회 논문지 11(1):107~112
문철홍 / 2018 / PCB 패턴 검출을 위한 FPGA 기반 프레임 그래버 시스템 구현 / 한국전자통신학회 논문지 13(2):435~442
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