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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Min-Seok Son (Korea Textile Machinery Convergence Research Institute) Jae-Yeon Kim (Korea Textile Machinery Convergence Research Institute) Dong-Hyun Lee (Korea Textile Machinery Convergence Research Institute)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제23권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
21 - 29 (9page)

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This study introduces a new method for monitoring the state of vision-based inspection systems by focusing on cylindrical battery inspections. A custom device with an microphone and camera was developed to assess vibration and battery displacement. Vibration data, when processed using Short-Time Fourier Transform and analyzed with a 2D convolutional neural network model, face challenges due to the overlapping characteristics of normal and abnormal conditions. To enhance accuracy, vibration and vision data were fused using Dempster–Shafer theory (DST). You Only Look At CoefficienTs was used to detect the battery area and extract the center point of the battery. Experimental results demonstrated that combining sensor data with DST significantly enhances state assessment robustness and effectiveness as compared with single-sensor methods. Active motor control algorithms were implemented based on the assessed state, thus providing a comprehensive solution for reliable inspection in complex settings.
#Condition Monitoring(상태감시) #Deep Learning(딥러닝) #Sensor Fusion(센서 융합) #Vision(비전)

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Vibration-Vision Sensor Fusion
3. Experiment
4. Conclusion
REFERENCES

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