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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 87 - 92 (6page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.7.87
이용수
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와이어 하네스는 전기 · 전자 장비에서 전선 및 케이블을 체계적으로 정리하고 보호하는 핵심 구성 요소이다. 와이어 하네스 품질 불량은 제품 고장, 화재, 인명사고와 직결되므로 이를 방지하기 위해 품질 관리가 핵심적이다. 본 논문에서는 압착공정 품질검사를 위해 U-net 인코더 기반 앙상블 기법을 제안한다. 앙상블 기법은 여러 개의 서로 다른 U-net 구조를 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 생성한다. 앙상블 가중치 계산 알고리즘으로 첫째 U-Net 모델의 IoU, F1 점수, 재현율, 정밀도의 평균값을 통해 둘째는 IoU 평균값이 낮은 모델에 대해 페널티를 부여하여 이를 통해 앙상블 가중치를 각각 결정한다. 와이어 하네스 제조공장에서 얻은 크림프 하네스 이미지를 활용하여 실시한 앙상블 기법 분석 결과, 판별 정확도가 95.41%에 달했다. 제안된 방법은 기존 방법의 단점을 극복하고, 일관된 높은 품질을 유지하면서 동시에 생산비용을 절감할 수 있는 가능성을 제공한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 다중 클래스 의미 분할 앙상블 모델
Ⅲ. 다중 클래스 의미 분할 앙상블 모델 성능 평가
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
IPC Task Group, WHMA Industry Technical Guidelines Committee, IPC/WHMA-A-620C-Requirements and Acceptance for Cable and Wire harness Assemblies, January, 2017.
Marius Cordts, et al., "The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 3213-3223, Las Vegas, NV, USA, June, 2016.
Olivier Bernard, et al., "Deep learning techniques for automatic MRI cardiac multi-structures segmentation and diagnosis: is the problem solved?," IEEE transactions on medical imaging, vol. 37, no. 11, pp. 2514-2525, November, 2018.
Mingxing Tan and Quoc Le. "Efficientnetv2: Smaller models and faster training," Proceedings of the 38 th International Conference on Machine Learning, pp. 10096-10106, Virtual, July, 2021.
Rohit Kundu, et al., "Pneumonia detection in chest X-ray images using an ensemble of deep learning models," PLoS ONE 16(9), Sept., 2021.
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Mingxing Tan and Quoc Le. "Efficientnetv2: Smaller models and faster training," Proceedings of the 38 th International Conference on Machine Learning, pp. 10096-10106, Virtual, July, 2021.
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