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문제 정의
- 이렇게 될 경우 실재 불량의 유출 우려가 증가 하게 된다. 따라서 본 연구에 서는 일반적인 MAP 판정 방법 대신 새로이 AMPB 판정 방법을 도입하고자 한다. 본 연구에서는 우선적으로 ε의 값을 0.
- 따라서 본 연구에서는 MAP 판정 방법 대신 좀더 엄격한 불량 판정 방법을 아래와 같이 새로이 제시하여 사용 하고자 한다.
- 이하 본문에서는 나이브 베이즈 분류기가 적용된 외관검사공정의 구성을 세부적으로 제안한 후 이를 구현하기 위한 알고리즘 및 AMPB로 명명하는 새로운 판정 기준에 대해서 설명한다. 또한 카메라모듈용 필터 제품의 실제 외관불량 검사 데이터를 활용 하여 실험을 실시함으로써 분류기의 성능을 검증 및 분석하고자 한다.
- 본 논문에서는 외관검사공정의 성능 지표인 유출율 및 인간검사원 작업량 비율을 동시에 개선하기 위하여, 기존의 자동외관검장비 및 인간검사원 만의 공정 구성을 변경하여 새로이 나이브 베이즈 분류기를 추가하는 방법에 대해서 연구하였다.
- 본 연구는 나이브 베이즈 분류기를 적용하여 외관검사공정의 주요 성능 지표를 개선할 수 있음을 이론 및 실험적으로 제시한 것에 의의가 있다. 향후 연구로서 자동외관검사장비의 특징변수를 추가함으로써 공정의 성능 지표를 추가적으로 향상시키는 것도 가능하다고 판단된다.
- 본 연구에서는 fig. 1의 기존 외관검사공정 구성에 fig. 2와 같이 나이브 베이즈 분류기를 추가로 도입함으로써 유출을 최소화 하면서도 인간검사원의 작업량을 동시에 감소시킬 수 있는 방법을 개발하고자 한다.
- 특히 최근에는 인터넷 환경에 기반을 둔 스팸메일 필터링, 문서 자동 분류, 자동 의료 진단 등에 적용되어 그 효과가 입증되고 있다[2]. 본 연구에서는 외관검사공정에 이를 적용하여 그 효과를 분석코자 한다.
- 본 연구에서는 우선적으로 ε의 값을 0.01%로 하는 AMPB 방법에 대해서 실험 결과를 고찰을 하기로 한다.
- 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 기존의 자동외관검사장비 및 인간검사원의 2 단계로 구성되어 운영되던 외관검사공정을 나이브 베이즈 분류기를 새로이 추가하여 3단계로 구성할 것을 제안하고자 한다. 1단계에서 자동외관검사장 비로 불량으로 의심되는 위치를 검출해 내고 2단계에서 나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes classifier)로 다시 한 번 양불을 분류한 후 3단계에서 인간검사원이 최종 판정하게 하는 방법이다.
- 이하 본문에서는 나이브 베이즈 분류기가 적용된 외관검사공정의 구성을 세부적으로 제안한 후 이를 구현하기 위한 알고리즘 및 AMPB로 명명하는 새로운 판정 기준에 대해서 설명한다. 또한 카메라모듈용 필터 제품의 실제 외관불량 검사 데이터를 활용 하여 실험을 실시함으로써 분류기의 성능을 검증 및 분석하고자 한다.
가설 설정
- - 유출율과 인간검사원 작업량 비율의 변화 경향은 서로 반대이다. 따라서 외관검사공정을 구성할 때 전체 공정의 요구조건에 따라 유출율 및 작업량 비율의 적절한 조합을 선택하여야 한다.
- 식(6) 및 (7)에서 우변의 값을 계산하기 위해서는 특징변수의 각 세부 요소에 대한 분포를 가정할 필요가 있다. 본 연구에서 사용하는 특징변수는 모두 연속 변수(continuous variable)임을 감안하여 정규 분포(normal distribution)로 가정한다. 이 경우 우변은 식(8)과 같이 계산되어 질 수 있다.
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