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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배용환 (안동대학교) 이영태 (안동대학교) 김호찬 (안동대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제20권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
1 - 7 (7page)

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The deep learning image processing technique was used to prevent accidents in lathe work caused by worker negligence. During lathe operation, when the chuck is rotated, it is very dangerous if the operator"s hand is near the chuck. However, if the chuck is stopped during operation, it is not dangerous for the operator’s hand to be in close proximity to the chuck for workpiece measurement, chip removal or tool change. We used YOLO (You Only Look Once), a deep learning image processing program for object detection and classification. Lathe work images such as hand, chuck rotation and chuck stop are used for learning, object detection and classification. As a result of the experiment, object detection and class classification were performed with a success probability of over 80% at a confidence score 0.5. Thus, we conclude that the artificial intelligence deep learning image processing technique can be effective in preventing incidents resulting from worker negligence in future manufacturing systems.
#Deep Learning(딥러닝) #Vision System(영상처리 시스템) #Negligent Accident(안전사고) #Convolutional Neural Network(CNN)(컨볼루션신경망) #You Only Look Once(YOLO)(욜로)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 딥러닝 영상처리 이론
3. 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCES

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