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학술저널
저자정보
김병준 (서강대학교) 서용덕 (서강대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제12호(JKIIT, Vol.20, No.12)
발행연도
2022.12
수록면
57 - 63 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.12.57

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최근 딥러닝을 이용한 객체 검출 알고리즘이 다양한 분야에 적용되고 있다. 이로 인해 각 분야에서는 비전기술을 이용한 시스템을 연구하기 시작했다. 새로운 연구들은 성능 개선과 성과가 나타나고 있다. 네트워크 분야의 활발한 연구에도 불구하고, 새로운 분야에 딥러닝을 적용하기 위해서는 문제 해결을 위한 데이터를 정의하고 생성하는 연구와 작업이 필요하다. 본 연구는 OLED 패널 결함에 대해 정의하고 학습하기 위한 가상의 데이터 획득 시스템을 구현했다. 구현된 시스템으로부터 생성된 각 패널 이미지 데이터는 전처리 후에 결함을 유형별로 라벨링하여 검출 모델 학습에 적합한 데이터 세트를 생성한다. 이후 RCNN 기반의 객체 검출 알고리즘에 적용하여 결함 검출 모델을 학습하여 98.4%의 검출율을 확인하였다.
#deep learning #data building #object detection #defect detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 객체 검출 알고리즘
Ⅲ. 데이터 생성 시스템
Ⅳ. 결함 검출 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

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