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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 651 - 658 (8page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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풀림 방지 코팅 볼트는 주로 자동차 안전 관련 부품을 결합하는 데 사용되므로 안전성 유지를 위해 코팅 결함을 사전에 감지해야 한다. 이를 위해 이전 연구 [CNN 및 모델 시각화 기법을 사용한 코팅 볼트 불량 판별]에서는 합성곱신경망을 사용했다. 이때 합성곱 신경망은 데이터 수가 많을수록 이미지 패턴 및 특성 분석 정확도가 증가하지만 그에 따라 학습시간이 증가한다. 또한 확보 가능한 코팅 볼트 샘플이 한정적이다. 본 연구에서는 이전 연구에 전이학습을 추가적으로 적용해 데이터 개수가 적은 경우에도 코팅 결함에 대해 정확한 분류를 하고자 한다. 전이학습을 적용할 때 학습데이터 수와 사전 학습 데이터 ImageNet 간의 유사성을 고려해 분류층만 학습했다. 데이터 학습에는 전역 평균 풀링, 선형 서포트 벡터 머신 및 완전 연결 계층과 같은 분류층을 적용했으며, 고려한 모델 중 완전 연결 계층 방법의 분류층이 가장 높은 95% 정확도를 가진다. 추가적으로 마지막 합성곱층과 분류층을 미세 조정하면 정확도는 97%까지 향상된다. 전이학습 및 미세 조정을 이용하면 선별 정확도를 향상시킴은 물론 이전보다 학습 소요시간을 절반으로 줄일 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 연구방법
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
E. Noh, S. Yi, M. Kim and S. Hong, “Identification of bolt coating defects using CNN and Grad-CAM”, Journal of the Korea Scociety of Mechanical Engineers , 2020, In press
M. K. Ferguson, A. K. Ronay, Y. T. T. Lee and K. H. Law, “Detection and Segmentation of Manufacturing Defects with Convolution Neural Networks and Transfer Learning”, Smart Sustainable Manufacturing System , Vol.2, pp.137-164, Sep. 2018. DOI: https://doi.org/10.1520/SSMS20180033
K. Gopalakrishnan, S. K. Khaitan, A. Choudhary and A. Agrawal, “Deep Convolutional Neural Networks with transfer learning for computer vision-based data-driven pavement distress detection”, Construction and Building Materials , Vol.157, pp.322-330, Dec. 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.09.110
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”, arXiv:1409.1556 , pp.1-14, 2014.
S. H. Lee, “Deep learning based face mask recognition for access control”, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society , Vol.21, No.8, pp.395-400, Aug. 2020. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.8.395
M. K. Ferguson, A. K. Ronay, Y. T. T. Lee and K. H. Law, “Detection and Segmentation of Manufacturing Defects with Convolution Neural Networks and Transfer Learning”, Smart Sustainable Manufacturing System , Vol.2, pp.137-164, Sep. 2018. DOI: https://doi.org/10.1520/SSMS20180033
K. Gopalakrishnan, S. K. Khaitan, A. Choudhary and A. Agrawal, “Deep Convolutional Neural Networks with transfer learning for computer vision-based data-driven pavement distress detection”, Construction and Building Materials , Vol.157, pp.322-330, Dec. 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.09.110
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”, arXiv:1409.1556 , pp.1-14, 2014.
S. H. Lee, “Deep learning based face mask recognition for access control”, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society , Vol.21, No.8, pp.395-400, Aug. 2020. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.8.395
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