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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 63 - 68 (6page)
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In this study, data was augmentation through the SinGAN algorithm using small image data, and defects in rubber O-rings were detected using the random forest algorithm. Unlike the commonly used data augmentation image rotation method to solve the data imbalance problem, the data imbalance problem was solved by using the SinGAN algorithm. A study was conducted to distinguish between normal products and defective products of rubber o-ring by using the random forest algorithm. A total of 20,000 image date were divided into transit and testing datasets, and an accuracy result was obtained to distinguish 97.43% defects as a result of the test.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Lecun, Y. Bengio / 2015 / Deep learning / Nature 521(7553):436~444
A. Kamilaris / 2018 / Deep learning in agriculture: A survey / Comput. Electron. Agric 147:70~90
C. Shorten / 2019 / A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning / J. Big Data 6(1)
W. Yang / 2020 / Deep learning for image super-resolution / Neurocomputing 398(10):291~292
S. P. Mohanty / 2016 / Using deep learning for image-based plant disease detection / Front. Plant Sci 7:1~10
A. Kamilaris / 2018 / Deep learning in agriculture: A survey / Comput. Electron. Agric 147:70~90
C. Shorten / 2019 / A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning / J. Big Data 6(1)
W. Yang / 2020 / Deep learning for image super-resolution / Neurocomputing 398(10):291~292
S. P. Mohanty / 2016 / Using deep learning for image-based plant disease detection / Front. Plant Sci 7:1~10
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