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문제 정의
- SVM을 이용한 방법은 기본적으로 두 부류의 패턴을 분류하게 된다. 본 논문에서는 납땜 영상과 같은 멀티 클래스를 분류하기 위해서는 SVM을 연속된 이진 분류문제로 확장하였다. 그림 4에서 보는 것과 같이 먼저, 정상납땜 부류와 다른 부류, 과다납땜 부류와 다련 부류등, 4개의 SVM 분류기를 디자인하였다.
- 본 논문에서는 납땜부의 3차원 정보를 추론하기 위해 제안된 원형 조명과 SVMtSupport Vector Machine)을 이용한 효율적인 납땜 검사 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 3색의 원형 조명을 사용하여 납땜부의 3차원 정보를 直과적으로 추줌할 수 있었다.
- 본 논문에서는 효율적인 납땜 검사를 위하여 서로 다른 조사 각도를 갖는 3단의 칼라 원형 조명 상치와 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 납땜 검사 시스템을 제안한다. 제안된 검사 시스템은 원형 조명에 의해 얻어진 납땜 영역로 부터 평간 밝기값 및 하이라이트 비율 등의 특징값[3]을 추출하고 SVM의 최적 경계 학습에 의하여 각 납땜 영상은 정의된 납땜 형태 중 하나로 분류한다.
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