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저자정보
전용호 (아주대학교) 김익수 (아주대학교) 이문구 (아주대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
591 - 591 (1page)

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최근 금속 3D 프린팅 기술이 발전하면서 기계부품, 공사현장, 바이오산업 등의 분야에서 적용되고 있지만 출력물 내부의 결함 문제가 해결되어야 한다. 금속 3D 프린팅의 결함은 출력물 내부의 기공, 미세 균열 등의 형태로 나타나며, 이는 출력된 이후의 현미경 및 CT 분석을 통해 확인이 가능하다. 또한 기공이나 크랙에 대한 이해가 명확하지 않거나 단시간에 많은 이미지를 확인하여야 하는 경우에는 오류가 발생하는 등의 문제점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 정밀 객체 검출 알고리즘을 개발하고자 한다. 많은 객체 검출 알고리즘이 있지만 데이터 처리 속도가 빠르고 정확도가 높은 딥러닝 기반의 ... 전체 초록 보기
#YOLO #Object detection #Additive manufacturing #Metal 3D printing

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