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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 325 - 330 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.2.325
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A machine vision based industrial inspection requires little computation time and localizing defects robustly with high accuracy. Recent mobile and embedded systems require computationally efficient machine intelligence with a deep learning model. In order to improve detection performance and processing time, various network modification methods are proposed. The experiments for defect detection on the metal surfaces data are executed using the various YOLO networks on embedded GPU system Nvidia Tx-1. The results for detection performance and inspection time are compared and analysed. Among them, modified YOLOv2-tiny model shows a better performance in both detection rate and fps.
목차
Abstract
1. 서론
2. 결함 데이터 특성 및 위치 검출
3. CNN 기반 결함 검출 기법
4. YOLO 네트워크 변형
5. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Y. Park / 2016 / Ambiguous Surface Defect Image Classification of AMOLED Displays in Smartphones / IEEE Trans. on Industrial Informatics 12(2):597~607
S. Ghorai / 2013 / Automatic Defect Detection on Hot-Rolled Flat Steel Products / IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement 62(3):612~621
박제강 / 2016 / Machine Learning-Based Imaging System for Surface Defect Inspection / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology 3(3):303~310
권배근 / 2015 / Fast Defect Detection for Various Types of Surfaces using Random Forest with VOV Features / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing 16(5):965~970
최학영 / 2017 / 전자부품의 표면 결함 검출을 위한 CNN 기법 / 한국지능시스템학회 논문지 27(3):195~200
S. Ghorai / 2013 / Automatic Defect Detection on Hot-Rolled Flat Steel Products / IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement 62(3):612~621
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