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저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.24 No.4
발행연도
2007.4
수록면
76 - 83 (8page)

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A new neural network classifier is proposed for the automatic real-time surface inspection of high-speed cold steel strips having 11 different types of defects. 46 geometrical and gray-level features are extracted for the defect classification. 3241 samples of Posco's Kwangyang steel factory are used for training and testing the neural network classifier. The developed classifier produces plausible 15% error rate which is much better than 20-30% error rate of human vision inspection adopted in most of domestic steel factories.
#Neural Networks(신경망) #Surface Inspection(표면 검사) #Steel Strip Defects(강코일 결함) #Feature Extraction(특징 추출) #Data Normalization(데이터 정규화)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 영상획득 및 전처리
3. 결함과 특징 값
4. 신경망 분류기
5. 실험 및 결과
6. 결론
후기
참고문헌

참고문헌 (12)

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Song , 1997. , Classification of Surface Defects on Cold Rolled Strips by Probabilistic Neural Networks 17 (3) : 162 ~ 173 google schola Kim , 1997. , Development of Surface Defect Inspection Algorithms for Cold Mill Strip 3 (2) : 179 ~ 186 google schola Lee , 2000. , Development of Surface Inspection System for #1 PCM google schola Treiber , 1989. , On-line Automatic Defect Detection and Surface Roughness Measurement of Steel Strip : 26 ~ 33 google schola Kim , 2006 , Classification of Surface Defect on Steel Strip by KNN Classifier 23 (8) : 80 ~ 88 google schola

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