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저자정보
김태현 (현대모비스) 조영준 (현대모비스) 김혜린 (현대모비스)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제3호
발행연도
2020.3
수록면
150 - 155 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2020.26.3.150

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

준 지도 학습 ADDA 신경망을 활용한 PCB 불량검출
김태현 ,  조영준 ,  김혜린 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2020.03 학술저널

2019

발전된 ADDA 신경망을 활용한 PCB 불량검출
김태현 ,  김혜린 ,  조영준 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 심층신경망 학습기술(딥러닝)의 발전으로 기존의 규칙기반 PCB 불량검출에 이를 도입하려는 시도가 활발하다. 그러나 딥러닝을 위한 충분한 PCB 데이터 확보가 어렵고, 단일 공정의 학습 데이터를 확보하여 모델을 학습하여도 해당 모델을 타 공정의 PCB 불량검출에 그대로 적용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 확보가 비교적 용이한 공정에서 기 학습된 모델을 사용하여 성능을 높이는 준 지도 학습이 도입된 형태의 Domain Adaptation 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 벤치마크 데이터를 이용해 성능을 검증하고, 기존의 방식들과 비교하여 범용적인 상황에서도 효과적임을 증명한다. 또한 제안 기법을 실제 PCB 이미지로 성능 검증을 함으로써, 실 데이터에도 적용이 가능함을 확인한다.
#심층신경망 #준 지도 학습 #PCB 불량검출 #deep neural network #domain adaptation #semi-supervised learning #PCB inspection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 데이터 셋 및 테스트 시나리오
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Wei, P., Liu, C., Liu, M., Gao, Y., and Liu, H., CNN-based reference comparison method for classifying bare PCB defects, The Journal of Engineering, 16, pp. 1528-1533, 2018. google schola Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Hinton, G. E., Imagenet classification with deep convolutional neural networks, Advances in neural information processing systems, pp. 1097-1105, 2012. google schola Ben-David, S., Blitzer, J., Crammer, K., and Pereira, F., Analysis of representations for domain adaptation, Advances in neural information processing systems, pp. 137-144, 2007. google schola Moganti, M., Ercal, F., Dagli, C. H., and Tsunekawa, S., Automatic PCB inspection algorithms: a survey, Computer vision and image understanding, Vol. 63, No. 2, pp. 287-313, 1996. google schola Putera, S. I., and Ibrahim, Z., Printed circuit board defect detection using mathematical morphology and MATLAB image processing tools, 2010 2nd International Conference on Education Technology and Computer, Vol. 5, pp. 359-359, 2010. google schola

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