선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
---|---|
연구책임자 | 윤종필 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-10 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201800036663 |
과제고유번호 | 1711063157 |
사업명 | 한국생산기술연구원연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2018-08-04 |
키워드 | 동판 표면.자동검사.결함분류.딥러닝.머신비전.copper plates.automatic inspection.classification of defects.deep learning.machine vision. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800036663 |
제 1장 개요
제 1절 연구개발 목표
(1) 기술개발 목표
- 최종 목표 : 딥러닝 기술을 이용한 결함 분류 알고리즘 개발
: 분류율 90% 이상
*분류율 : (분류 성공한 영상 수/전체 결함 영상 수)*100
- 세부 목표
a. 다양한 크기의 영상을 분류할 수 있는 기술
b. 영상의 특징을 스스로 추출할 수 있는 알고리즘 구조 개발
c. 상용화를 위한 GPU를 이용한 연산 속도 가속화 기술 개발
(출처 : 본문 제 1장 개요 6p)
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.