인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
In this paper, we propose an AI inspection system based on deep learning to analyze the product image of the action loader (linear actuator system) inside an automatic car door handle. The proposed system aims to classify the model of the action loader and detect its defects. In addition, the paper compares performance evaluation using CNN(Convolutionary Neural Networks)-based Xception and Inception models, respectively. Due to low defective image data, data augmentation and transfer learning techniques are applied to improve the performance. As an experimental result, Xception showed comparatively better results than Inception. These experimental results were confirmed using Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score based on the Confusion Matrix performance indicator. The proposed CNN-based inspection system presents practical applicability in the field of automobile part classification and defect detection.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092315902
