$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.
X
국가RnD연구보고서의 원문 비공개 사유

 - 연구자(주관기관, 과제관리기관 등)가 비공개를 요청한 경우
 - 지식재산권(특허 등)의 취득을 위하여 공개 유보를 요청한 경우
 - 참여기업의 대표가 영업비밀 보호 등의 정당한 사유로 비공개를
   요청한 경우
 - 보안과제인 경우

 ※ 국가연구개발사업의 관리 등에 관한 규정(2012.7.1 시행)
     에 의해 추후 공개로 전환될 가능성은 있습니다.

과제관리기관과의 협의를 통하여 비공개 보고서를 공개로 전환할 수
있도록 계속적으로 관리되고 있으며, 현재 비공개 처리된 보고서의
열람이 어려운 점 양해 부탁드립니다.

보고서 상세정보

딥러닝을 활용한 결함 영상 분류 알고리즘 개발

Classification of defect images using deep learning

주관연구기관 한국생산기술연구원
Korea Institute of Industrial Technology
보고서유형 최종보고서
발행국가 대한민국
언어 한국어
발행년월 2017-04
주관부처 미래창조과학부
Ministry of Science, ICT and Future Planning
등록번호 TRKO201700003531
DB 구축일자 2017-09-20
키워드 결함탐상.결함 분류.딥러닝.인공지능.영상처리.defect inspection.defect classification.deep learning.artificial intelligence.image processing.
DOI https://doi.org/10.23000/TRKO201700003531
초록

개발의 목표
Smart Factory 구현의 핵심 기술인 자동결함검사시스템에 딥러닝 기술의 활용 가능성을 분석하고 기술의 장단점, 한계를 파악하여 차기 연구과제를 계획 및 수행하기 위한 기획 과제.

개발내용 및 결과...