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논문 기본 정보

저자정보
(LG CNS) (Tech University of Korea) (Tech University of Korea)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제11호
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    We developed a visual inspection method for PCB board using an anomaly detection model. To improve feature extraction performance, we developed and optimized the feature extractor by comparing three types of backbone models. Then we compared two anomaly detection models with developed feature extractor as a backbone for visual inspection. Finally, we found the optimized loss function named mean-shifted contrastive loss which showed the highest accuracy in our experiment.
    #Deep learning #Anomaly detection #Feature extractor #Intelligent manufacturing #Vision inspection

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