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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 739 - 742 (4page)
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As can be seen from what is also called an intelligent factory, the smart factory aims to maximize productivity or realize customized production by integrating and intelligentizing all manufacturing processes using IT. In this paper, object recognition/analysis using artificial intelligence in the smart factory is used for real-time quality inspection in the manufacturing process. Determining defects in the manufacturing process is a very important process. We use deep learning-based CNNs to build detection models for dynamic defect detection. To track the dynamic object placed on the conveyor, the camera is fixed to the object to be identified, and at the same time, the state of the object learned through deep learning is distinguished to determine the defect. Accordingly, a system for real-time tracking and defect determination on the analyzed defective quality goods is established.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PLATFORM AND EXPERIMENTAL ENVIRONMENT USED FOR THE EXPERIMENT
3. DEFECT IDENTIFICATION MODEL
4. EXPERIMENTAL ENVIRONMENT AND PROCESS
5. EXPERIMENT RESULT
REFERENCES
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