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Junseok Lee (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Jongwon Kim (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Jumi Park (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Seunghyeok Back (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Seongho Bak (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Kyoobin Lee (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST))
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,606 - 1,609 (4page)

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This paper proposes a deep learning–based method to automatically detect the injection mold parts (i.e., hook or boss) and press mold parts (i.e., DPS or Embo) in 3D CAD models of commercial TV. We first converted the 3D CAD models into 2D drawings and cropped them into a smaller image patch for the training efficiency of a deep neural network. Then, we found the position and type of mold parts using Cascade R-CNN and estimated the orientation of the detected mold parts using ResNet-50. Finally, we converted the 2D position of the mold parts to the 3D position of the original image. We obtained detection accuracy of injection mold parts with an average precision (AP) of 84.1% and an average recall (AR) of 91.2% and detection accuracy of press mold parts with an AP of 72.0% and an AR of 87.0%, as well as an orientation accuracy of injection and press mold parts with 94.4% and 92.0%, respectively, which can facilitate faster industrial product design.
#deep neural network #2D Drawing #image patch #mold parts #industrial product design

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. EXPERIMENTAL RESULTS
4. CONCLUSION
REFERENCES

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