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학술저널
저자정보
김동헌 (경남대학교) 정종민 (경남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
1,082 - 1,089 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2024.24.0162

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In this study, an automated defect-detection system based on a convolutional neural network (CNN) for rapid governor rotation was developed and its performance was evaluated. In the proposed study, the governor was used in diesel engines to regulate the fuel injection amounts to regularly maintain the engine"s rotational speed. The governor was rotated using a servomotor at speeds of 700, 1000, 2000, 2800, and 3200 rpm, and the degree of the governor’s opening was captured using a camera. CNN was employed to detect the defect states using captured images of the governor"s opening degree. The experimental results compare and evaluate the performance using two CNN algorithms: Xception and Inception. This study demonstrates the application of CNN-based models to improve defect-detection systems in manufacturing processes. Accordingly, CNN algorithms extract and learn features from images, rendering them useful for the detection of various types of defects.
#convolutional neural networks (CNN) #defect detection #engine governor #xception #inception

목차

Abstract
I. 서론
II. 문제정의와 CNN 알고리즘
III. 제안하는 시스템 설계
IV. 실험 및 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
S.-H. Lee, J.-S. Yim, J.-H. Lee, and S.-K. Sul, “Design of speed control loop of a variable speed diesel engine generator by electric governor,” IEEE Industry Applications Society Annual Meeting, pp. 1-5, Oct. 2008. google schola F. Karray and E. Conrad, “Design of intelligent controllers for electronic speed regulation of a diesel engine,” Proceedings of 1st International Conference on Conventional and Knowledge Based Intelligent Electronic Systems (KES'97), vol. 2, pp. 607-616, May 1997. google schola S.-H. Ko, H.-S. Moon, J.-C. Kim, B.-Y. Lee, S.-E. Cho, and S.-H. Ryu, “Development of electronic governor and simulator for the generating diesel engine,” 2009 ICROS-SICE International Joint Conference, pp. 2900-2902, Aug. 2009. google schola T. Wang, Y. Chen, M. Qiao, and H. Snoussi, “A fast and robust convolutional neural network-based defect detection model in product quality control,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 94, pp. 3465-3471, 2018. google schola M. Zhang, J. Wu, H. Lin, P. Yuan, and Y. Song, “The application of one-class classifier based on CNN in image defect detection,” Procedia Computer Science, vol. 114, pp. 341-348, 2017. google schola

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