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김정준 (Korea Institute of Robotics & Technology Convergence) 지성철 (Korea Institute of Robotics & Technology Convergence) 김승우 (Korea Institute of Robotics & Technology Convergence) 전광우 (Korea Institute of Robotics & Technology Convergence) 강전성 (Korea Institute of Robotics & Technology Convergence) 정현준 (Korea Institute of Robotics & Technology Convergence)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제28권 제11호(통권 제236호)
발행연도
2023.11
수록면
21 - 28 (8page)

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다품종 소량 생산을 중심으로 하는 제조 기업의 경우 하나의 공정 라인에서 여러 가지의 제품들을 생산하기 때문에 자동화된 검수 보다는 작업자에 의해서 불량품을 선별하고 있다. 따라서 일정한 기준 없이 작업자의 경험이나 숙련도에 의해 선별 기준이 조금씩 차이가 있어 잘못 선별이 이루어질 가능성이 높다. 또한, 크기나 모양 등이 정형화되지 않은 유연물체의 경우 선별 기준에 대한 편차가 더 커질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 비지도 학습 방법을 적용한 품질 검사 시스템을 설계하고 실제 제조현장에서 획득한 데이터 셋을 기반으로 정확도를 실험하는 연구를 진행하였다.
#Anomaly Detection #Quality Inspection #Image Processing #Unsupervised Learning #Deep SVDD #이상 탐지 #품질 검사 #영상처리 #비지도 학습

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Implementation
IV. Experiment Results
V. Conclusions
REFERENCES

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