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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,853 - 1,858 (6page)
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오링은 기계 부품들 사이에서 틈을 메워주는 역할을 한다. 지금까지 불량품 선별은 육안 및 수작업으로 수행하여 분류 오류가 자주 발생한다. 따라서 사람의 개입이 없는 카메라 기반의 불량품 분류 시스템이 필요하다. 그러나 카메라 입력 영상에서 배경으로부터 필요 영역을 분리하기 위해 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 주변 조명의 변화나 반사 등의 요인으로 인해 단일 임계값 이진화를 적용하기 어려워, 주변 화소 값을 함께 고려한 적응형 이진화 기법을 적용한다. 또한 누락되는 화소 부분을 보완하기 위해 컨벡스 헐 기법도 함께 적용한다. 그리고 분리된 영역에 적용할 학습 모델은 불량 특성이 비선형인 경우에 유리한 잔류 오차 기반의 심층학습 신경망 모델을 적용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 오링의 불량 판별 자동화에 적용 가능하다는 것을 제시한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 시스템
Ⅲ. 실험 환경 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016.
H. J. Kang, “Efficient Fixed-Point Representation for ResNet-50 Convolutional Neural Network,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Korea, vol. 22, no. 1, pp. 1-8, May. 2018.
M. L. Feng and Y. P. Tan, “Adaptive binarization method for document image analysis,” 2004 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) (IEEE Cat. No.04TH8763), Taipei, Taiwan, vol. 1, pp. 339-342, 2004.
J. S. Kim, “Recognition Performance Improvement of QR and Color Codes Posted on Curved Surfaces,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 3, pp. 267-275, Mar. 2019.
D. Avis, D. Bremner, and R. Seidel, “How good are convex hull algorithms?,” Computational Geometry, vol. 7, no. 5-6, pp. 265-301, 1997.
H. J. Kang, “Efficient Fixed-Point Representation for ResNet-50 Convolutional Neural Network,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Korea, vol. 22, no. 1, pp. 1-8, May. 2018.
M. L. Feng and Y. P. Tan, “Adaptive binarization method for document image analysis,” 2004 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) (IEEE Cat. No.04TH8763), Taipei, Taiwan, vol. 1, pp. 339-342, 2004.
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