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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 424 - 431 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.5.424
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최근 산업현장에서 딥러닝 모델을 활용하여 제품 결함 검사를 대체하려는 시도가 계속되고 있다. 일반적으로 딥러닝 모델을 학습하기 위해서는 많은 학습데이터와 라벨링 작업이 필요하고, 일부 산업현장에서는 비용과 노동력의 문제 등으로 인해 딥러닝 모델로 대체하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 FixMatch의 강한 데이터증강기법을 개선한 AMFM(AugMix-empowered FixMatch) 모델을 제안한다. 제안하는 모델에서는 기존 FixMatch에서 사용하고 있는 RandAugment에 AugMix를 적절히 결합하여 금속 외관의 특징을 학습에 유리한 도메인으로 변형할 수 있고, 해당 기법을 사용하여 모델의 성능을 검증하고 분석한다. 특히, AMFM 모델로 준지도학습(semi-supervised Learning) 수행 시 기존 모델의 분류 정확도보다 높은 99.85% 및 100% 분류 정확도를 달성했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 금속 외관 결함 분류를 위한 딥러닝 연구 동향
3. 제안하는 방법 : AMFM 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
J. Masci, U. Meier, D. Ciresan, J. Schmidhuber, and G. Fricout. “Steel defect classification with max-pooling convolutional neural networks,”The 2012 international joint conference on neural networks (IJCNN), Brisbane, Australia, pp. 1-6, 10-15 June, 2012
J. K. Park, B. K. Kwon, J. H. Park, and D. J. Kang, “Machine learning-based imaging system for surface defect inspection,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, vol. 3, no. 3, pp. 303-310, 2016.
J. E. Van Engelen, and H. H. Hoos, “A survey on semi-supervised learning,” Machine Learning, vol. 109, no. 2, pp. 373-440, 2020.
Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition,” Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998.
K. Imoto, T. Nakai, T. Ike, K. Haruki, and Y. Sato, “A CNN-based transfer learning method for defect classification in semiconductor manufacturing,” 2018 international symposium on semiconductor manufacturing (ISSM), Tokyo, Japan, pp. 1-3, 10-11 December, 2018.
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