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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,951 - 1,954 (4page)
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In the manufacturing process of secondary batteries, detecting defects on the electrodes is crucial for product quality and production cost. However, the conventional rule-based image segmentation method had limitations due to the metallic properties of the electrodes and light reflections. This study proposes an image segmentation method based on the U-Net deep learning model to address this issue. A dataset of 19,483 electrode images of secondary batteries was constructed using an optical system, and U-Net models with various loss functions were trained and compared for performance. The experimental results showed that the U-Net model using the Focal Loss function achieved the best performance with an average precision of 89.388%, average accuracy of 98.444%, average F1-score of 81.784%, and average IoU of 71.109%. Through this study, applying deep learning-based image segmentation technology to the secondary battery manufacturing process is expected to improve the accuracy of the electrode inspection system, contributing to quality enhancement and productivity improvement.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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