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저자정보
김지송 (가천대학교) 박지수 (가천대학교) 김정석 (가천대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
2,198 - 2,201 (4page)

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본 논문은 공정상의 검사자 육안검사와 머신비전 및 딥러닝 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식의 단점을 개선할 수 있도록 오토인코더를 이용한 PCB 불량 검출 방법을 제안한다. 이 방식은 검사자의 숙련도 및 피로도에 영향을 받는 육안검사 방식의 단점을 해결하며, 검사 영상의 불량 여부를 판단한 레이블 데이터를 모두 필요로 하는 CNN 방식의 단점을 해결한다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용한 PCB 불량 검출 방법은 불량 검사 영상을 입력으로 받아 정상 영상으로 출력시키도록 모델을 학습시킨 후, 입력 영상과 출력 영상의 감산 결과를 통해 불량 여부를 판단한다. 데이터 불균형 및 모델 성능 향상을 위해 이미지 증강기법을 실험에 사용한 데이터에 적용했다. 실험은 오토인코더 구조와 적용한 결점의 종류 및 데이터 증강 기법의 종류에 따라 감산 이미지의 결과를 비교했으며, 다양한 노이즈 및 필터를 적용한 입력 영상에서도 skip- connection을 적용한 오토인코더 구조에서 가장 좋은 결과를 보였다.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Method
Ⅲ. Result
Ⅳ. Conclusion
Ⅴ. 참고문헌

참고문헌 (0)

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