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자료유형
학술저널
저자정보
임혜지 (상명대학교) 이의철 (상명대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제7권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
781 - 787 (7page)
DOI
10.33097/JNCTA.2023.07.05.781

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공장에서의 대량 생산으로 사람이 직접 결함을 발견하는 것은 더욱 힘들어졌다. 결함 발견은 품질 관리에서 필수적이므로 자동화된 결함 감지의 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 자동화된 결함 발견으로 생산성을 향상하고 비용을 절감할 수 있는 연구가 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 공기조화장치내 부품을 생산하는 공장에서 캡과 밸브 위치에 대한 에러 검출을 하기 위해 템플릿 매칭과 딥러닝 모델 ResNet34 을 사용하였다. 실험 결과 딥러닝을 이용한 경우 템플릿 매칭보다 더 높은 정확도를 보였으며 top 이미지에서는모든 불량 데이터를 검출할 수 있었고 side 이미지에서도 99% 이상의 불량 데이터 검출률을 기록하였다. 이러한결과는 자동화된 결함 탐지 기술이 생산 관리의 효율적인 수단으로 활용될 수 있다는 가능성을 보여준다.
#결함 탐지 #템플릿 매칭 #딥러닝 #공장 자동화 #ResNet34 #Defect detection #Template Matching #Deep learning #Factory automation #ResNet34

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