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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 62 - 71 (10page)
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This study introduces a deep learning-based classification algorithm that was specifically designed for use with subcomponents in ship subassembly processes. The proposed model efficiently recognized and categorized 22 different subcomponent shapes by leveraging the YOLOv8 architecture. The model performance was significantly enhanced through optimization techniques and post-processing algorithms, and it achieved a classification accuracy of 97.8%. This improvement was largely attributable to a reduction in misrecognition and nonrecognition errors, which were addressed using specific post-processing methods. The results demonstrate the potential of this approach to significantly increase the automation and overall efficiency of structural assembly processes in shipbuilding, thus marking a significant step forward in ship subassembly processes.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 딥러닝 기반 소부재 분류 모델
3. 소부재 분류 모델 학습 및 최적화
4. 후처리 영상처리 알고리즘 구현
5. 소부재 분류 결과 및 분석
6. 결론
REFERENCES
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