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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
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연구책임자 | 이정수 |
참여연구자 | 남정호 , 송재경 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-11 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100008158 |
과제고유번호 | 1711101069 |
사업명 | 한국생산기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-08-07 |
키워드 | 비전 검사.딥러닝.불량 검출.인라인.스마트 팩토리.Vision diagnostics.Deepleaming.Fault detection.In-line.Smart factory. |
□ 기업의 애로사항
○ 기존 비전 검사기의 경우 특징 기반 알고리즘을 이용하기 때문에 생산라인에서 존재할 수 있는 다양한 환경변화에 강건하게 불량을 검출하지 못함
○ 또한 검출 대상 영역과 카메라 및 알고리즘의 성능에 따라서 카메라 이동 및 다수의 이미지 촬영 등 공정시간 상의 불리함이 존재함
□ 지원(해결) 내용
○ 딥러닝과 기존 머신 비전 알고리즘을 병합하여 활용하여 인라인 비전 검사를 위한 요소 기술 개발
○ 인라인 비전 검사를 위하여 기존의 머신 비전 알고리즘을 이용하여 이미지 내의 제품의
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