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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박성호 (한국공학대학교) 이승훈 (한국공학대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.52 No.1
발행연도
2025.1
수록면
70 - 76 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2025.52.1.70

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인쇄 회로 기판(PCB) 결함의 효과적인 분류는 제품 품질을 보장하는 데 있어 매우 중요하다. 기존의 PCB 결함 탐지 방법은 주로 단일 이미지 분석에 의존하거나 참조 이미지와 검사 이미지 간의 정렬 문제를 충분히 해결하지 못해 결함 탐지의 신뢰성과 정밀도가 저하되는 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이미지 정렬을 개선하기 위해 대조 손실 함수를 도입하고, 결함 발생 가능성이 높은 영역에 모델이 집중할 수 있도록 대조 어텐션 메커니즘을 적용한 새로운 심층 이미지 대조 방법을 제안한다. 실제 PCB 데이터를 활용한 실험에서 제안된 방법은 기존 방법론에 비해 우수한 분류 성능을 보여주었으며, 특히 소량의 데이터에서도 결함을 효과적으로 탐지할 수 있음을 입증했다. 본 연구는 PCB 결함 탐지의 신뢰성을 크게 향상시켜, 기존 연구의 한계를 극복하는 데 중요한 기여를 한다.
#결함 탐지 #심층 이미지 대조 #대조 어텐션 #대조 손실 함수 #Defect Detection #Deep Image Comparison #Contrastive Attention #Contrastive Loss Function

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안방법론
4. 실험 결과
5. 결론
References

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