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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 549 - 559 (11page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2023.549
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This study proposes a product shape reconstruction and quality classification model based on dimension data as a methodology for improving existing quality management and inspection techniques. Image data analysis of products is drawing attention in quality inspection, but the method involves various limitations in terms of cost and time. This paper was written to reduce these limitations. The PCB connector discussed in this paper is mainly produced through an injection molding process. The main causes of shape defects in PCB connectors a re the f latness and uniformity of pinholes alignment. To examine these factors, we define a baseline at the top and bottom of the product. We then label the quality by measuring two aspects: the angle between the baseline and the product"s bottom surface, and the distance between the baseline and each pinhole. Afterwards, a quality classification model is designed with injection molding process data based on these quality labels. In future work, we anticipate the development of a quality classification model that utilizes image analysis techniques. This model will be based on the use of reconstructed shape image files.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 치수 데이터 기반의 형상복원
4. 치수 데이터 기반의 품질분류 모델
5. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Shen, C., Wang, L. and Li, Q., 2007, Optimization of Injection Molding Process Parameters Using Combination of Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Method, Journal of Materials Processing Technology, 183(2-3), pp.412-418.
Kim, D.H. and Hong, J.H., 2022, Prediction of Injection Molding Quality Using Machine Learning, Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers, 31(4), pp.240-246.
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Yoo, M.J., Kim, S.S., Han, S.K. and Han, S.R., 2022, Prediction of Deformation of small Plastic Lens using Machine Learning Algorithm, Journal of the Korean Society of Mechanical Technology, 24(5), pp.899-904.
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