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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 11 - 20 (10page)
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산업화로 인해 사회는 빠르게 발전하고 있다. 특히 자동화에 의한 대량 생산으로 많은 제품이 생산되고 있다. 그러나 모든 제품이 결함 없이 완벽하게 생산되기는 어렵다. 그러므로 생산과정중에 제품에 생기는 결함을 찾아내는 것은 중요하다. 현대 사회에서는 다양한 소재에서 결함을 찾아내는 것을 중요하게 여기고 있다. 본 논문에서는 가장 활용도가 높고 많이 사용하는 플라스틱에 초점을 맞추어 플라스틱 소재의 결함을 검출하는 것을 목표로 하였다. 본 논문에서는 데이터 세트(Data set)의 레이블링(Labeling)을 직접 하여, 2개의 클래스로 구성된 데이터 세트를 만들었다. 본 논문에서는 객체 탐지가 가능한 YOLOv8(You Only Look Once) 모델을 사용하여 훈련하였다. 공정한 검증을 위해 k-폴드 교차 검증(k-Fold Cross Validation)을 진행하였으며, 평균 F1 Score=0.95, mAP50=0.97, 그리고 mAP50-95=0.68을 얻었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Data set
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (0)
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