전이학습 기반의 CNN을 이용한 컨포멀 코팅 PCB에 발생한 기포 검출 방법

이동희; 조성령; 정경훈; 강동욱

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동희 (국민대학교) 조성령 (임펙 엔터프라이즈) 정경훈 (국민대학교) 강동욱 (국민대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제6호

발행연도: 2021.11

수록면: 809 - 812 (4page)

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PCB를 코팅하는 과정에서 기포가 발생하면 회로 오작동의 원인이 되기 때문에 기포 검출은 컨포멀 코팅 검사에서 매우 중요한 작업이다. 이전 연구에서는 기포의 밝기 특성을 이용하여 기포의 후보를 추출하고, 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Networks)을 이용하여 추출된 후보를 검증하였다. 본 논문에서는 전이학습 기반의 합성곱 신경망 모델을 이용하여 기포를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 합성곱 신경망 모델로 VGGNet을 사용하고, 분류층(Classification Layer)으로 시그모이드(Sigmoid)를 적용하였으며, 마지막 합성곱층(Convolutional Layer)과 분류층을 함께 학습하는 전이학습 방법을 적용하였다. 제안하는 방법의 기포 검출 성능은 F1-score 0.9044로서 이전 연구 대비 약 0.17의 개선 효과를 나타내었다.

#Transfer Learning #CNN #Bubble Detection #Conformal Coating #VGGNet

참고문헌 (3)

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D. Lee, S. Cho, K. Jung and D. Kang, “A problematic bubble detection algorithm for conformal coated PCB using convolutional neural networks”, Journal of Broadcast Engineering, Vol 26, No.4, pp.409-418, July 2021.

Karen Simonyan, Andrew Zisserman, "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition", arXiv:1409.1556, pp.1-14, 2015.

J. Deng, W. Dong, R. Socher, L. J. Li, K. Li, and Li Fei-Fei, “ImageNet: A large-scale hierarchical image database,” IEEE Conference, Computer Vision and Pattern Recognition, Miami, USA, pp. 248–255, June 2009.

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