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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 384 - 387 (4page)
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As steel plates are produced quickly, many micro defects occur, which makes inspection difficult, requiring a large number of manpower, and inspection deviations by manpower occur. Additionally, there are not many data samples related to defects, making it difficult to perform automated, real-time vision inspection.
Therefore, in this paper, we propose a Few-Shot technology that can learn using insufficient learning data for AI-based steel plate quality control and an object recognition technology using a lightweight network that can recognize fast-moving micro-defects. In addition, we propose a system implemented based on a system for integrated quality management.
Therefore, in this paper, we propose a Few-Shot technology that can learn using insufficient learning data for AI-based steel plate quality control and an object recognition technology using a lightweight network that can recognize fast-moving micro-defects. In addition, we propose a system implemented based on a system for integrated quality management.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 구현
IV. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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