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자료유형
학술저널
저자정보
우지명 (금오공과대학교) 이상현 (금오공과대학교) 이헌철 (금오공과대학교)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제17권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
337 - 346 (10page)
DOI
10.14372/IEMEK.2022.17.6.337

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This paper addresses the problem of vision-based ear loops ansd attachment inspection in mask production lines. This paper focuses on connections with ear loops and mask filter by an efficient combined approach. The proposed method used a template matching, shape detection and summation of histogram with preprocessing. We had a parameter for detecting defects heuristically. If the shape vertices are lower than the parameters our proposed method will find defective mask automatically. After finding normal masks in mask ear loops attachment status inspection algorithm our proposed method conducts attachment amount inspection. Our experimental results showed that the precision is 1 and the recall is 0.99 in the mask attachment status inspection and attachment amount inspection.
#Multi-vision-based inspection #Image processing #Manufacturing automation

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