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Mark Verana (Kumoh National Institute of Technology) Cosmas Ifeanyi Nwakanma (Kumoh National Institute of Technology) Jae Min Lee (Kumoh National Institute of Technology) Dong Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,360 - 1,361 (2page)

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The rapid engagement of 3D printing in the in-dustry, manufacturing, and medicine provides advantages for fewer waste materials. However, the increasing use of 3D printing leads to failure in the performance of the 3D printers. In this research we implement a convolutional neural network (CNN) fault d^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10587524');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#3D printer #fault detection #convolutional neural network (CNN)

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