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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김윤호 (4N 연구소) 김병만 (금오공과대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제27권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
71 - 82 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

배터리 리드탭 압흔 오류 검출의 딥러닝 기법 적용
김윤호 ,  김병만 한국산업정보학회논문지 2022.04 학술저널
Faster R-CNN을 이용한 배터리 리드탭 압흔 검출 시스템 개발
김윤호 컴퓨터IT공 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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자동차용 배터리 제조공정 가운데 하나인 Tab Welding 공정에서 생산된 제품의 샘플링 인장검사를 대체하기 위해 현재 비전검사기를 개발하여 사용하고 있다. 그러나, 비전검사는 검사 위치 오차 문제와 이를 개선하기 위해 발생하는 비용 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 발생하고 있다. 본 논문도 그런 사례 중 하나로 기존 제품 검사에 딥러닝 기술 중 하나인 Faster R-CNN을 적용하여 그 유용성을 파악하고자 하였다. 기존 비전검사기를 통해 획득한 이미지들을 학습 데이터로 사용하여 Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 모델을 사용하여 학습하였다. 검사 기준인 미검률 0%, 과검률 10%의 기준으로 기존 비전검사와 Faster R-CNN 검사결과를 비교 분석하였다. 미검출률은 기존 비전검사에서 34.5%, Faster R-CNN 검사에서 0%였다. 과검출률은 기존 비전검사에서 100%, Faster R-CNN에서 6.9%였다. 결론적으로 자동차용 배터리 리드탭 암흔 오류 검출에 딥러닝 기술이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
#배터리 리드탭 #압흔 오류 검출 #인공지능 #딥러닝 #객체 탐지 #Battery lead tab #Welding error detection #Artificial intelligence #Deep learning #Faster R-CNN #Object detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 딥러닝을 이용한 오류 검출
4. 결론
References

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