CNN 알고리즘을 이용한 체커스위치 불량 검출 시스템 개발

서상원; 고요한; 유성구; 정길도

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서상원 (두얼메카닉스) 고요한 (전북대학교) 유성구 (군산대학교) 정길도 (전북대학교)

저널정보: 한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제18권 제12호

발행연도: 2019.12

수록면: 38 - 44 (7page)

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Various automation studies have been conducted to detect defective products based on product images. In the case of machine vision-based studies, size and color error are detected through a preprocessing process. A situation may arise in which the main features are removed during the preprocessing process, thereby decreasing the accuracy. In addition, complex systems are required to detect various kinds of defects. In this study, we designed and developed a system to detect errors by analyzing various conditions of defective products. We designed the deep learning algorithm to detect the defective features from the product images during the automation process using a convolution neural network (CNN) and verified the performance by applying the algorithm to the checker-switch failure detection system. It was confirmed that all seven error characteristics were detected accurately, and it is expected that it will show excellent performance when applied to automation systems for error detection.

#Error Detection(불량 검출) #Machine Learning(머신러닝) #CNN #Checker Switch(체커스위치)

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

오수철 / 2017 / ANN을 이용한 절삭성능의 예측과 ACO를 이용한 훈련 / 한국기계가공학회지 16(6):125~132

박경석 / 2009 / 화상처리를 이용한 OLED 디스플레이의 픽셀 불량 검사에 관한 연구 / 한국기계가공학회지 8(2):22~28

Viola, P. / 2005 / Detecting Pedestrians using Patterns of Motion and Appearance / International Journal of Computer Vision 63(2):153~161

Felzenszwalb, P. F. / 2010 / Object Detection with Discriminatively Trained Part-based Models / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 32(9):1627~1645

Charles S.C Punuhsingon / 2015 / Prediction of Surface Roughness and Electric Current Consumption in Turning Operation using Neural Network with Back Propagation and Particle Swarm Optimization / 한국기계가공학회지 14(3):65~73

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Kil To Chong

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