제안 방법

•  훈련 데이터 셋의 경우 초음파 센서 모듈의 SMC불량을 가정하여 고의로 발생시킨 불량은 3종류이며, 서로 떨어져있는 LEAD가 땜납에 의해 연결된 상태인 브리지(쇼트), SMC(Surface Mounted Components)가 목적위치에 삽입이 되지 않은 미삽, 납땜되어 있는 부품의 한쪽면만 기판에 붙어있고 한쪽은 공중에 서있는 형태인 맨해튼에 대한 훈련을 진행하였다[4].
• Darknet의 image.c 코드의 결과 이미지에 클래스 예상위치와 라벨 박스를 그려주는 draw_detection() 함수의 코드를 수정하여, 아두이노에 연결된 LCD를 통해 분류 상황을 모니터링 하게끔 설정하였다.
• 스마트폰 카메라(G4)를 이용하여 120장을 촬영하였으며, 촬영 후 1000x500(WxH) 사이즈로 crop하여 데이터 셋을 구성하였다.
• 이미지를 통한 불량 분류 후 사용자에게 상황을 알려주는 액츄에이터와 연동을 위해 시리얼 통신을 사용하여 아두이노와 연결하였다.
• 학습률은 0.001로 설정하였으며, 배치 사이즈와 subdivisions는 16, 4로 설정하여 1 iteraion마다 16 이미지를 4번에 나눠 훈련시켰다.