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The most lethal foreign body in meat is a needle, and X-ray images are used to detect it. However, because the difference in thickness and fat content is severe depending on the type of meat and the part of the meat, the shade difference and contrast appear severe. This problem causes difficulty in automatic classification. In this paper, we propose a method for generating training patterns by efficient preprocessing and classifying needles in meat using a convolution neural network. Approximately 24000 training patterns and 4000 test patterns were used to verify the proposed method, and an accuracy of 99.8% was achieved.
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지혜림 / 2013 / 산업용 CT 볼륨데이터에서 템플릿 매칭을통한 이물질 자동 검출 / 멀티미디어학회논문지 16(12):1376~1384
J. W. Jeong / 2019 / Digital X-Ray Technology and Applications / Elec. Telecom. Trends 34(5):1~13
S. W. Cho / 2014 / The introduction of X-ray spectroscopy for surface and interface electronic structures / Vacuum. maga 1(1):17~20
조인성 / 2010 / X-ray 실시간 관찰에 의한 알루미늄 합금의 응고 결함 관찰 / 한국주조공학회지 30(5):174~178
유영태 / 2019 / 이물질 검출을 위한 X-Ray 비파괴검사 장비 개발 / 한국기계가공학회지 18(8):60~66
J. W. Jeong / 2019 / Digital X-Ray Technology and Applications / Elec. Telecom. Trends 34(5):1~13
S. W. Cho / 2014 / The introduction of X-ray spectroscopy for surface and interface electronic structures / Vacuum. maga 1(1):17~20
조인성 / 2010 / X-ray 실시간 관찰에 의한 알루미늄 합금의 응고 결함 관찰 / 한국주조공학회지 30(5):174~178
유영태 / 2019 / 이물질 검출을 위한 X-Ray 비파괴검사 장비 개발 / 한국기계가공학회지 18(8):60~66
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