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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 834 - 841 (8page)
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최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 동향
Ⅲ. 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
F. C. Campbell, Inspection of metals: understanding the basics, ASM International, OH: USA, 2013.
X. Li, Y. Zhu, Y. Yi, Y. Ding, and K. Zhu, “Application of vision technology in metal surface defect detection,” in 2021 IEEE 2nd International Conference on Information Technology, Big Data and Artificial Intelligence (ICIBA), Chongqing, China, vol. 2, pp. 50-54, 2021.
F. Jia, Y. Lei, N. Lu, and S. Xing, “Deep normalized convolutional neural network for imbalanced fault classification of machinery and its understanding via visualization,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 110, pp. 349-367, Sep. 2018.
H. Lin and F. S. Wibowo, “Image data assessment approach for deep learning-based metal surface defectdetection systems,” IEEE Access, vol. 9, pp. 47621-47638, Mar. 2021.
J. Zhang, S. Li, Y. Yan, Z. Ni, and H. Ni, “Surface Defect Classification of Steel Strip with Few Samples Based on Dual‐Stream Neural Network,” steel research international, vol. 93, no. 5, 2100554, May. 2021.
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F. Jia, Y. Lei, N. Lu, and S. Xing, “Deep normalized convolutional neural network for imbalanced fault classification of machinery and its understanding via visualization,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 110, pp. 349-367, Sep. 2018.
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