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저자정보
남상규 (한양대학교) 전재훈 (한양대학교) 이다현 (한양대학교) 윤종완 (한양대학교) 고병진 (한양대학교) 박태준 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
12 - 15 (4page)

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용접은 모든 산업에 근간이 되는 공정으로 전 산업에 널리 사용되지만 용접 작업의 위험성과 고된 작업으로 인해 용접공들의 수가 줄고 있다. 이를 대체 하고자 딥러닝 학습을 통한 용접 자동화 시스템을 구축하였다. 기존의 용접 자동화 시스템은 Unet3+를 학습시켜 2D 용접 경로를 추론하고, RGB-D 카메라로 3D 용접경로를 완성 시킨다. 본 논문에서는 용접선의 정확도를 높이기 위해 DeepLab V3+에 Regional Contrast를 적용시켜, 딥러닝 학습에 필요한 라벨링 작업의 자원과 비용을 줄이기 위해 준지도 학습으로 편의성을 높였다. 기존 학습 시 사용된 라벨의 5%로 Unet3+ 대비 정확도를 향상시켰다.
#Deep Learning #Automation Welding System #Computer Vision #Semi-Supervised Learning #Semantic Segmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 셋 및 전처리
Ⅲ. 학습
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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