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김대현 (서울과학기술대학교) 부승빈 (서울과학기술대학교) 홍현철 (서울과학기술대학교) 여원구 (서울과학기술대학교) 이남용 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제40권 제1호
발행연도
2020.2
수록면
47 - 52 (6page)
DOI
10.7779/JKSNT.2020.40.1.47

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최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 딥러닝과 머신비전을 융합하여 제품의 불량을 검출하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 케라스 (Keras) 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝 (Deap Learning)과 머신비전 (Machine vision) 기반의 불량 검출 소프트웨어를 개발하였고, 이를 이용해 정상품의 이미지를 기준으로 불량 유무를 판단하고 이후 불량 위치를 확률 분포로 찾아내도록 하였다. 또한 해당 소프트웨어의 성능을 검증하기 위해, 이미지편집기로 제작한 이미지를 이용한 기본 검증실험과 실제 조립 블록을 이용한 검증실험 그리고 실제 전기 브레드 보드를 이용한 준 실제 적용실험으로 나누어 진행되었다. 이를 통해, 딥러닝 알고리즘을 이용한 머신비전 기반의 불량 검출 시스템이 불량 유무와 불량 위치를 정확히 찾아낼 수 있음을 확인 하였다.
#딥러닝 #인공지능 #머신비전 #불량 검출 #Deep Learning #AI #Machine vision #Defect detection

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 불량 검출 AI 알고리즘 개발
3. 알고리즘 검증 실험 및 결과
4. 결론 및 고찰
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
넬슨 안드레이 / 2011 / 자동차 부품 카시트 프레임 검사를 위한 머신비전 개발 / 한국산학기술학회논문지 12(4):1559~1564 google schola 조용규 / 2013 / Integrated Machine Vision을 이용한 LED Die Bonder 검사시스템 / 한국산학기술학회논문지 14(6):2624~2630 dbpia 고동민 / 2017 / 고정밀 머신 비전을 위한 정확한 PCB 윤곽선과 코너 검출 / 반도체디스플레이기술학회지 16(3):53~58 dbpia 류가애 / 2018 / 영상 데이터 기반의 CNN을 이용한 제조 공정 데이터 분류 적용에 대한 연구 / 정보화연구 15(3):337~343 dbpia 박제강 / 2016 / Machine Learning-Based Imaging System for Surface Defect Inspection / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology 3(3):303~310 google schola

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