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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 여환명 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300007027 |
과제고유번호 | 1345351465 |
사업명 | 개인기초연구(교육부) |
DB 구축일자 | 2023-09-19 |
키워드 | 목재.표면결점탐지.인공지능.딥러닝.Wood.Wood defect detection.Artificial intelligence.Deep learning. |
□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
본 연구는 컴퓨터 비전 시스템과 화상 분석 및 딥러닝 기술을 활용하여 목재 품질에 직접적으로 영향을 미치는 표면 결점을 분류하고자 한다. 광학 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템을 구축하여 목재의 화상을 획득한 후, 목재 표면에 노출된 결점을 추출하여 딥러닝 모델을 학습시키고, 표면 결점을 탐지하고 구획화하며, 결점의 종류를 구분하고 그 크기를 수치화하는 기술을 개발하는 것을 최종 목표로 한다. 본 연구를 통해 과도한 노동력이 요구되고 주관적 판단에 의존하는 목재 결점 분석에 인공
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