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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 699 - 705 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0071
이용수
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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)
참고문헌 신청
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3431-3440, 2015.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, Jan. 2016.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hintosn, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems 25, 2012.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv Preprint, 2014.
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, “Going deeper with convolutions,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-9, 2015.
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