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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전병주 (Kyungnam University) 김동헌 (Kyungnam University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제12호
발행연도
2024.12
수록면
2,355 - 2,362 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2024.73.12.2355

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In this paper, we propose an AI inspection system based on deep learning to analyze the product image of the action loader (linear actuator system) inside an automatic car door handle. The proposed system aims to classify the model of the action loader and detect its defects. In addition, the paper compares performance evaluation using CNN(Convolutionary Neural Networks)-based Xception and Inception models, respectively. Due to low defective image data, data augmentation and transfer learning techniques are applied to improve the performance. As an experimental result, Xception showed comparatively better results than Inception. These experimental results were confirmed using Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score based on the Confusion Matrix performance indicator. The proposed CNN-based inspection system presents practical applicability in the field of automobile part classification and defect detection.

목차

Abstract
1. 서론
2. 검사 시스템 설계
3. 이미지 데이터 기반의 SW 설계
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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