최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
현재 식품 검사 분야에선 식품의 이물질 포함 유무나 오염도를 확인하기 위해Thresholding 기술을 적용시킨 식품 검사 장비를 가장 선호한다. x선은 물체를 통과 할 때 자신의 고유의 에너지를 일부 잃게 되는데, 잃어버리는 에너지의 양은 물체의 두께와 밀도에 비례한다. Thresholding 기술은 x선이 물체를 통과한 결과로 발생되는 에너지 레벨 차이를 이용하는 방법으로써 기준이 되는 임계값을 설정하고 기준 임계값 이상의 에너지 레벨을 가지는 영역은 정상으로, 이하의 에너지 레벨을 가지는 영역은 에러로 판별하는 방식을 가진다. 하지만 검사체의 밀도와 검사체 내부의 이물질의 밀도가 같거나 비슷한 경우 혹은 여러 종류의 다양한 이물질이 검사체에 섞여서 들어가 있는 경우에는 Thresholding 기술로는 이물질을 판별하는데 어려움이 생기게 된다.
본 연구에서는 실제로 시장에서 사용되고 있는 식품 검사 장비를 이용하여 Thresholding 기술의 단점에 대해 확인하고 그에 대한 해결책으로써 비교적 간단한 레이어를 를 가진 CNN구글사에서 개발한 Inception v3 모델을 이용한 ...
저자 | 원준혁 |
---|---|
학위수여기관 | 부산대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 기계공학부 |
지도교수 | 이승욱 |
발행연도 | 2019 |
총페이지 | iv, 23 장 |
키워드 | 딥러닝 식품검사시스템 검출률 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15098143&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.