딥러닝 기반 실리콘 캐소드 미세 구멍 가공 치수의 대면적 검사 방법

채종혁; 이동규; 오승훈; 노유정

doi:10.7736/JKSPE.024.117

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 채종혁 (한국전자기술연구원) 이동규 (한국전자기술연구원) 오승훈 (한국전자기술연구원) 노유정 (부산대학교)

저널정보: Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.42 No.2

발행연도: 2025.2

수록면: 139 - 145 (7page)

DOI: 10.7736/JKSPE.024.117

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

In this study, we propose a deep learning-based method for large-area inspection aimed at the high-speed detection of micro hole diameters. Micro holes are detected and stored in large images using YOLOv8, an object detection model. A super-resolution technique utilizing ESRGAN, an adversarial neural network, is applied to images of small micro holes, enhancing them to high resolution before measuring their diameters through image processing. When comparing the diameters measured after 8x super-resolution with the results from existing inspection equipment, the average error rate is remarkably low at 0.504%. The time taken to measure an image of one micro hole is 0.470 seconds, which is ten times faster than previous inspection methods. These results can significantly contribute to high-speed measurement and quality improvement through deep learning.

#Silicon cathode (실리콘 캐소드) #Vision inspection (비전 검사) #Object detection (객체 검출) #Super resolution (초해상화) #Micro hole diameter (미세 구멍 직경)

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

채종혁

소속기관 한국전자기술연구원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 5 이용수 280

오승훈

소속기관 한국전자기술연구원

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 컴퓨터학 TOP 5%

논문수 30 이용수 3,702

노유정

소속기관 부산대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 1% 공학 > 기계공학 > 자동차공학

논문수 115 이용수 10,776

이 논문과 함께 이용한 논문

머신 비전 카메라의 분해능 한계에 따른 길이 측정불확도의 추정

문성준 , 이재민 , 백상우 외 5명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2024 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092297141

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)