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학술저널
저자정보
김성욱 (POSCOICT) 백지현 (POSCOICT) 김수상 (POSCOICT) 박중해 (POSCO) 이준웅 (전남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제5호
발행연도
2022.5
수록면
514 - 519 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0030

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

약한 지도학습 기반의 Deep SVDD를 통한 주편 절단 공정의 불꽃 비산 감지
김성욱 ,  백지현 ,  김수상 외 2명 제어로봇시스템학회 논문지 2022.05 학술저널
약한 지도 학습 기반의 Deep SVDD와 영상 분할 기법을 통한 슬라브 절단 공정 이상 감지 방법
김성욱 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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In the continuous casting process, which is one of the steel manufacturing processes, a slab is cut by a torch cutter. During cutting, sparks are generated around the slab; if a problem occurs, the sparks are scattered. The failure in recognizing this problem early on can lead to huge losses and serious accidents. Using learning-based network model, this paper proposes a method of spark scattering detection that can be used in the steel manufacturing process. However, since the spark scattering occurs very intermittently, it becomes difficult to secure sufficient data for network learning. To resolve this issue, this study uses an anomaly detection method through Deep SVDD. This study also applies a weakly supervised learning framework using a small amount of spark scattering data so that the network can extract discriminative features for normal and abnormal situations.
#Anomaly Detection #Deep SVDD #Multiple Instance Learning #Slab Cutting #Weakly Supervised Learning

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 불꽃 비산 감지 방법
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
J.P. Yun, D.W. Jung, and C.H. Park, “Surface defect inspection system for hot slabs,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 22, no. 8, pp. 627-632, 2016. google schola B. Scholkopf, J. C. Platt, J. T. Shawe, A. J. Smola, and R. C. Williamson, “Estimation the support of a high-dimensional Distribution,” Neural Computation, vol. 13, no. 7, pp. 1443-1471, 2001. google schola D. M.J. Tax and R. P.W Duin, “Support vector data description,” Machine Learning, vol. 54, no. 1, pp. 45-66, 2004. google schola L. Ruff, R. Vandermeulen, N. Gö̈rnitz, L. Deecke. S. Siddiqui, A. Binder, E. Mü̈ller, and M. Kloft, “Deep oneclass classification,” International Conference on Machine Learning, PMLR, 2018. google schola T. Schlegl, P. Seeböck, S. M. Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, and G. Langs, “Unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks to guide marker discovery,” International Processing in Medical Imaging, Springer, Cham, 2017. google schola

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