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최근오 (스마트제조혁신추진단) 김성규 (한국산업기술대학교) 이원곡 (한국산업기술대학교) 이종세 (산하인더스트리) 배유석 (한국산업기술대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제1호(JKIIT, Vol.20, No.1)
발행연도
2022.1
수록면
159 - 169 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.1.159

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레미콘의 슬럼프 품질관리는 현재 샘플링으로 검사되어 전량검사보다 정확도가 떨어지며 현재의 방법으로는 시간도 오래 걸린다. 본 논문에서는 슬럼프 콘을 이용한 현재의 방식 대신 카메라를 통해 획득한 비디오 영상을 기반으로 콘크리트 슬럼프의 질기를 파악하는 방법을 기술하였다. 이 방법은 LBP(Local Binaray Pattern), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 기본적인 영상처리와 Optical Flow를 사용하여 영상에서의 속력을 계산한 뒤 LSTM(Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network)을 활용하여 구현하였으며 비디오 데이터를 통해 슬럼프 질기를 분석하였다.
#slump #ready-mixed concrete #image processing #deep-learning #image-based

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 내용
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
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