메뉴 건너뛰기
소속 기관 / 학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
고객센터 ENG
주제분류

논문 기본 정보

저자정보
(한경국립대학교) (한경국립대학교) (한경국립대학교) (한경국립대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제36권 제3호
오류 신고하기

피인용 0

검색

    초록·키워드

    본 논문에서는 에폭시 도포 불량 검사와 PCB 불량 검사를 하나의 추론 흐름에서 수행하기 위한 도메인 분류 기반 3-stage YOLO11 통합 검사 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 입력 영상을 에폭시 영상과 PCB 영상으로 먼저 분류한 후, 에폭시 영상은 YOLO11 기반 classification 모델을 통해 Normal/No/Defect을 판별하고, PCB 영상은 YOLO11 기반 object detection 모델을 통해 정상, 미납, 소납, 탄화 class와 bounding box 및 중심 좌표를 출력한다. 또한, 에폭시 도포 불량 분류 모듈, 솔더링 불량 인식 모듈, PCB 불량 위치 검출 모듈을 통합하여, 자동 분기형 검사 구조 기반의 통합 검사 시스템으로 구축하였다. 실험에서는 domain classifier, epoxy expert, PCB expert의 모듈별 성능과 end-to-end 통합 성능을 평가하여, 제안 시스템이 서로 다른 제조 검사 대상을 하나의 자동 검사 흐름으로 처리할 수 있음을 확인하였다.

    최근 본 자료 전체보기

      UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096831135