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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,957 - 1,961 (5page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.12.1957
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In this paper, we propose a method of surface defect image classification for metal cases using a Convolutional Neural Network (CNN) deep learning model. We show the feasibility and effectiveness of our appropriate scaled CNN model using real-word data on metal case images with and without defects under different surface and lighting conditions. In addition, we analyze learning behaviors on three different data sets. The results of our work in this study have the potential to have a significant impact on the manufacturing industry.
목차
Abstract
1. 서론
2. 산업용 표면 결함 데이타
3. 딥러닝 기반 결함 분류
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References
참고문헌 (8)
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
X. Li / 2013 / A HOG feature and SVM based method for forward vehicle detection with single camera / 5th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics (IHMSC) :263~266
B. Sugiarto / 2017 / Wood identification based on histogram of oriented gradient(HOG)feature and support vector machine(SVM)classifier / 2nd International conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) :337~341
J. Li / 2017 / 12,000-fps Multi-object detection using HOG descriptor and SVM classifier / 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) :5928~5933
S. Ghorai / 2013 / Automatic Defect Detection on Hot-Rolled Flat Steel Products / IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement 62(3):612~621
X. Li / 2013 / A HOG feature and SVM based method for forward vehicle detection with single camera / 5th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics (IHMSC) :263~266
B. Sugiarto / 2017 / Wood identification based on histogram of oriented gradient(HOG)feature and support vector machine(SVM)classifier / 2nd International conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) :337~341
J. Li / 2017 / 12,000-fps Multi-object detection using HOG descriptor and SVM classifier / 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) :5928~5933
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