K-겹 교차 검증과 서포트 벡터 머신을 이용한 고무 오링 결함 검출 시스템

이용은; 최낙준; 변영후; 김대원; 김경천

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이용은 (Pusan National University) 최낙준 (ICT) 변영후 (Dae Young High-Chem) 김대원 (Intown) 김경천 (Pusan National University)

저널정보: 한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.19 No.1

발행연도: 2021.4

수록면: 68 - 73 (6page)

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In this study, the detection of rubber o-ring defects was carried out using k-fold cross validation and Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data process was carried out in 3 steps. First, we proceeded with a frame alignment to eliminate unnecessary regions in the learning and secondly, we applied gray-scale changes for computational reduction. Finally, data processing was carried out using image augmentation to prevent data overfitting. After processing data, SVM algorithm was used to obtain normal and defect detection accuracy. In addition, we applied the SVM algorithm through the k-fold cross validation method to compare the classification accuracy. As a result, we obtain results that show better performance by applying the k-fold cross validation method.

#Defect Detection(결함 검출) #Data Augmentation(데이터 증강) #Support Vector Machine(서포트 벡터 머신) #Cross Validation(교차 검증)

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

Y. Wang / 2008 / Walk-through weighing of pigs using machine vision and an artificial neural network / Biosyst. Eng 100(1):117~125

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N. Behroozi Khazaei / 2013 / Applied machine vision and artificial neural network for modeling and controlling of the grape drying process / Comput. Electron. Agric 98:205~213

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