SVM 기반 자동 품질검사 시스템에서 상관분석 기반 데이터 선정 연구

송동환; 오영광; 김남훈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송동환 (울산과학기술원) 오영광 (울산과학기술원) 김남훈 (울산과학기술원)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제42권 제6호

발행연도: 2016.12

수록면: 370 - 376 (7page)

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Manufacturing data analysis and its applications are getting a huge popularity in various industries. In spite of the fast advancement in the big data analysis technology, however, the manufacturing quality data monitored from the automated inspection system sometimes is not reliable enough due to the complex patterns of product quality. In this study, thus, we aim to define the level of trusty of an automated quality inspection system and improve the reliability of the quality inspection data. By correlation analysis and feature selection, this paper presents a method of improving the inspection accuracy and efficiency in an SVM-based automatic product quality inspection system using thermal image data in an auto part manufacturing case. The proposed method is implemented in the sealer dispensing process of the automobile manufacturing and verified by the analysis of the optimal feature selection from the quality analysis results.

#Support Vector Machine #Feature Selection #Quality Monitoring System #Data Analysis #Correlation Analysis

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[학술지(정기간행물)] - Chang, C. C. / 2011 / LIBSVM : a library for support vector machines / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 2 (3) : 27 ~

[단행본] - Chen, Y. W. / 2006 / Feature extraction / Springer Berlin Heidelberg : 315 ~ 324

[학술대회논문] - Chen, J. / 2013 / Automated Spot Weld Inspection using Infrared Thermography / Trends in Welding Research 2012 : Proceedings of the 9th International Conference : 148 ~ 151

[학술지(정기간행물)] - 최호형 / 2009 / LS-SVM을 이용한 TFT-LCD 패널 내의 결함 검사 방법 / 한국지능시스템학회 논문지 19 (6) : 852 ~ 859

[단행본] - Cristianini, N. / 2000 / An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods / Cambridge university press : 149 ~ 160

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