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저자정보
Seungmin Oh (Chonnam National University) Yeonggwang Kim (Chonnam National University) Dongsu Lee (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 The Journal of Contents Computing JCC Vol.2 No.2
발행연도
2020.12
수록면
207 - 213 (7page)
DOI
10.9728/jcc.2020.12.2.2.207

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Recently, studies have been underway to improve the quality of products by applying artificial intelligence for smart factories to identify defective products and increase corporate profits. In this paper, we aim to improve the performance of our model by applying conveyor belt environment construction, cable data collection, and pre-processing of collected data to study cable defect discrimination methods for smart factories. To develop a deep learning vision solution for cable data, we study the vision solution model with the highest performance compared to the performance of CNN-based models and the number of learning parameters, and the derived model showed a high performance of 99.8%.
#Smart Factory #Fault Detection #Cable Data #Deep Learning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Research Method
4. Experimental and Result
5. Conclusion
References

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