Efficient 3D Printer Fault Classification Using a Multi-Block 2D-Convolutional Neural Network

Q: 이 논문에서 정의한 다중 블록 2D-컨볼루션 신경망이란 무엇인가?

3D 프린터 출력 결함 분류를 위해 제안된 효율적인 딥러닝 모델이다. 이 모델은 빠른 추론 시간과 낮은 계산 복잡도를 특징으로 하며, 기존 이미지 분류 알고리즘보다 적은 매개변수를 사용하여 실시간 모니터링 환경에서 정확한 결함 분류를 수행하는 것을 목적으로 한다.

Q: 다중 블록 2D-CNN 모델이 기존 이미지 분류 알고리즘 대비 가지는 효율성은 무엇인가?

연구 결과, 제안된 모델은 기존 기법보다 추론 시간을 67.01% 단축하고 메모리 사용량을 87.56% 감소시켰다. 특히 학습 가능한 매개변수를 최대 93.36%까지 줄였음에도 불구하고 높은 분류 정확도를 유지하여 실시간 결함 진단에 최적화된 성능을 보였다.

Made Adi Paramartha Putra; Ahakonye Love Allen Chijioke; Mark Verana; Dong-Seong Kim; Jae-Min Lee

doi:10.7840/kics.2022.47.2.236

학술저널

저자정보: Made Adi Paramartha Putra (Kumoh National Institute of Technology) Ahakonye Love Allen Chijioke (Kumoh National Institute of Technology) Mark Verana (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jae-Min Lee (Kumoh National Institute of Technology)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제2호

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본 논문에서는 신속한 추론 시간과 낮은 계산 복잡도를 가지는 딥러닝(DL: deep learning) 모델을 사용하여 3D 프린터 출력 과정에서 발생하는 결함을 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 분류 기법은 3D 프린터 결함을 분류하기 위해 다중 블록 2D-컨볼루션 신경망(CNN: convolution neural network)을 사용하고 CNN 블록을 사용하여 fused deposition modeling(FDM) 3D 프린터에서 수집된 이미지 데이터 세트에서 특징을 추출한다. 제안된 모델은 MobileNet, AlexNet, VGG-11, VGG-16과 같은 기존 이미지 분류 알고리즘과 비교하여 성능을 평가하였다. 제안된 다중 블록 CNN은 기존 기법 대비 추론시간이 67.01% 빨라졌으며 87.56% 낮은 메모리 사용량과 최대 9.36%까지 감소시킨 매개변수를 사용함에도 높은 정확도를 보여준다. 이러한 성능은 제안된 3D 프린터 결함분류 모델이 실시간 모니터링 조건에서 정확한 분류를 제공하는데 적합함을 보여준다.

#3D Printing #CNN(convolutional neural network) #Efficient model #Fault detection #Manufacturing

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