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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.11 No.6
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 393 - 399 (7page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2022.11.6.393
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In a manufacturing process, data analysis is conducted to identify defective products in real time to lower their massive production and improve the rate of efficient production. In the production process, it is difficult to find defective products mixed with normal products. Therefore, it is necessary to detect defective products generated in the production process and reduce the risk of their production. Consequently, this study proposes the Mask R-CNN-based occlusion anomaly detection method in consideration of the orientation of manufacturing process data. The proposed method uses Mask R-CNN to find abnormal objects, such as occluded objects, in a manufacturing process line. In the manufacturing process, some products are hidden. Accordingly, preprocessing in consideration of multiple orientations is applied to generate data. The generated data is performed to detect occlusions and anomalies using Mask R-CNN. The mean of IoU was compared to evaluate the detection accuracy of YOLO and Mask R-CNN. YOLO showed excellent performance when there was a constant distance and orientation and no occluded object. However, Mask R-CNN performed excellently when there was any occluded object and the orientation was considered. Therefore, for occlusion anomaly detection in a manufacturing process, Mask R-CNN can reduce the production rate of defective products.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Mask R-CNN-based Occlusion Anomaly Detection Considering Orientation in Manufacturing Process
4. Performance Evaluation
5. Conclusion
References
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
R. Bache, M. Müllerburg, "Measures of testability as a basis for quality assurance," Software Engineering Journal 5.2, 1990, pp. 86-92. Article (CrossRef Link)
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C. C. Wang et al., “A Safety Warning Algorithm Based on Axis Aligned Bounding Box Method to Prevent Onsite Accidents of Mobile Construction Machineries,” Sensors (Basel, Switzerland) vol. 21,21 7075. October 25, 2021. Article (CrossRef Link)
H. Kaiming et al., “Mask R-CNN,” Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, 2017, pp. 2961-2969. Article (CrossRef Link)
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