$\require{mediawiki-texvc}$
  • 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.

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...