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NTIS 바로가기세계 제조 산업은 대량 생산과 더불어 품질 관리에 대한 중요성이 강조되어 왔고, 이에 검사 작업자의 육안 검사법과 광학 장비를 이용한 자동화 품질 검사를 적용해왔다. 하지만 기존 검사 방법들의 해결해야할 여러 문제들을 가지고 있고, 제조사들은 이 문제들을 극복하기 위해 비효율적으로 비용과 시간을 투자해 일시적인 방안들로 해결해 왔다. 최근 딥러닝 기반 알고리즘들은 이미지 분류, 객체 탐지, 자연어처리, 음성인식 등 다양한 분야에서 발전해왔고, 이에 기존 검사 방법들을 대체할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 활용한 결점 판별 시스템을 제안한다. 스마트폰 커버글라스는 결점을 갖기 쉬운 내구성과 빛을 통과시키는 투명성 때문에 조명 및 촬영 각도에 따라 4 가지 검사 이미지를 촬영한다. 이러한 검사 이미지의 ...
저자 | 박지수 |
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학위수여기관 | 가천대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 융합의과학과 의용생체공학 |
지도교수 | 김정석 |
발행연도 | 2021 |
총페이지 | 80 |
키워드 | 딥러닝 이미지 분류 및 양자화 스마트팩토리 제조공정 결점 검사 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15939857&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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