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손성빈 (한국기술교육대학교) 김현재 (한국기술교육대학교) 정준욱 (한국기술교육대학교) 오흥선 (한국기술교육대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
874 - 880 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0126

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The multi-layer ceramic capacitor (MLCC) staking inspection process is an essential step when determining whether a dielectric is well laminated However, conventional inspection processes are performed by inspectors, who measure and inspect margins manually. Therefore, there are deviations according to the subjectivity of the examiner, and accurate inspection may not be performed due to noises generated during shooting. In a recent study, an automated system using a single model based on deep learning was proposed, although it experienced difficulties in generating accurate segmentation masks. In this paper, we propose a system based on an independent model for fine-grained segmentation. The proposed system exhibited a 2% performance improvement compared to a single model and achieved a final accuracy of 98% using algorithms such as post-processing refinement and edge dielectric removal.
#alignment automatic inspection #deep learning #MLCC

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. 본론
IV. 실험
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
J. U. Jung, H. J. Kim, S. B. Son, and H. S. Oh, “MLCC lamination alignment inspection system using deep neural network,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 7, pp. 699-705, 2022. google schola K. He, G. Gkioxari, P. Dollar, and R. Girshick, “Mask r-cnn,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 2961-2969, 2017. google schola R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 580-587, 2014. google schola R. Girshick, “Fast r-cnn,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015. google schola S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 28, 2015. google schola

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