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논문 기본 정보

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학술저널
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정준욱 (한국기술교육대학교) 김현재 (한국기술교육대학교) 손성빈 (한국기술교육대학교) 오흥선 (한국기술교육대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
699 - 705 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0071

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The Multi-Layer Ceramic Capacitor (MLCC) lamination inspection process is an essential step in determining whether the dielectric in an MLCC image, which allows a constant flow of current, is well stacked or not at an early stage. Nevertheless, in the conventional inspection process, the inspector manually measures the margin ratio of the dielectric in the MLCC image and then conducts a simple visual inspection. This process is time and human resources consuming. Additionally, it causes noise in the determined result because it depends on each inspector’s subjective judgment. In this paper, we propose an MLCC lamination alignment inspection system using a deep learning-based segmentation model to solve this issue. Using various experiments, we demonstrated that the proposed system can help inspectors and improve work efficiency.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (26)

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