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저자정보
장성수 (한국전자기술연구원) 송영호 권재영 이학준 송민철 이진성 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
55 - 58 (4page)

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정밀 금속 가공 분야에서 공구의 상태는 제품의 품질, 불량률에 주요한 영향을 주며 공구 마모에 따른 교체주기 파악은 제품 생산계획, 생산성 향상에도 필수적이다. 숙련공들의 경우, 가공시 발생하는 소음으로 교체주기를 판단하며 이 외에 공구 마모에 따른 부하량 측정, 가공 완료 후 표면 상태 육안검사 등으로 파악한다. 본 논문에서는 가속도 센서를 활용하여 가청음대역에서의 미세한 진동변화를 분석하여 CNN(Convolutional Neural Network)로 패턴을 분류, 교체시기를 가늠할 수 있는 알고리즘을 연구하였다.
#convolutional neural network #shape from focus #artificial nural ntwork #depth estimation #focus measure

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 취득 및 분석
Ⅲ. CNN 알고리즘 적용
Ⅲ. 결론
참고문헌

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