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조춘묵 (강원대학교) 김진구 (강원대학교) 이세형 (강원대학교) 김병희 (강원대학교) 서영호 (강원대학교) 곽호택 (CAE 테크놀러지) 박용재 (강원대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
252 - 252 (1page)

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4 차 산업혁명 및 스마트 팩토리 시장의 공장자동화에 대한 다양한 기술들이 연구되고 산업현장에 적용되고 있다. 머신러닝 종류 중 하나인 R-CNN (Region Based Convolution Neural Networks) 기반의 알고리즘이 적용된 사례로 Faster R-CNN 을 이용한 탄화수소 누출 감지, 유해물질 검출 등이 있다. 본 연구에서 다루고자 하는 대상은 압출 공정을 통하여 생산되는 Teflon Tube 이다. Teflon Tube 가 생산될 때, 다양한 이유로 압출 공정의 전형적인 외관 결함(그을음, 이물질, 스크래치 등)이 Teflon Tube 의 표면에 발생한다. 이러한 결함은 육안으로 확인하여 검사하고 있다. 이 검사 방법은 작업자 간의 검사 편차로 Teflon Tube 에 발생한 결함을 효과적으로 검출하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 객체 검출 알고리즘을 이용하여 Teflon Tube 의 품질 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. Teflon ... 전체 초록 보기
#Machine learning #Object detection #Defect detection #Monitoring system

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