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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,309 - 1,314 (6page)
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There has been active research and development on smart factory, which utilizes the deep learning technology to replace human workforce. However, concept of employing machines to place FPCB is not as advanced. At present, people need to tune robot arms by themselves to use them to place FPCB.
To solve this issue, We have developed a new technique to insert FPCB into tray without human assistance. To do this, we have compared and contrasted several algorithms, and chose among them the most suitable one for the technique, considering their pros and cons.
The technique suggested in the paper is based on image processing technique which utilizes the deep learning technology. It doesn"t alter FPCB in any ways. It can also be automated only with images attained through RGB sensor(camera), without help from other sensors such as power sensor or depth sensor. Furthermore, real machine was used for image capturing or movement in the development process. Therefore, it can be put to practical use unaffected by conditions other than algorithm, such as light or position of the robot arm.
To solve this issue, We have developed a new technique to insert FPCB into tray without human assistance. To do this, we have compared and contrasted several algorithms, and chose among them the most suitable one for the technique, considering their pros and cons.
The technique suggested in the paper is based on image processing technique which utilizes the deep learning technology. It doesn"t alter FPCB in any ways. It can also be automated only with images attained through RGB sensor(camera), without help from other sensors such as power sensor or depth sensor. Furthermore, real machine was used for image capturing or movement in the development process. Therefore, it can be put to practical use unaffected by conditions other than algorithm, such as light or position of the robot arm.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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