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저자정보
김준범 (한양대학교) 홍성우 (한양대학교) 이승재 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
175 - 178 (4page)

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SMT 방식이 적용된 PCB에서는 패턴매칭, 객체 검출과 같은 방법으로 불량 검출을 했다. FPCB의 경우 PCB와 다르게 유연한 성질을 가지고 있어 기존의 방식을 사용할 경우 불량을 검출하는 것이 매우 어렵다. 이러한 이유로 자동화 대신 사람이 직접 검사를 하고 있어 낮은 생산성을 가지고 있고, 높은 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 위 문제들을 해결하기 위해 딥러닝을 이용한 해결책을 제시한다. 우리는 산업현장에서 요구하는 조건에 맞는 서로 다른 3가지 딥러닝 모델(U-Net, Siamese Neural Networks, AnoGAN))을 사용하여 실험을 진행하였고 각각의 결과에 대해 논의하고자 한다.
#deep learning #defect inspection #surface mount technology #flexible printed circuit board

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 분석
Ⅲ. 모델 및 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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