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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 39 - 52 (14page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2023.21.11.39
이용수
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현재 철근공장의 가공 공정에서 발생하는 불량품 생산을 최소화를 위한 무인 자동화 연구가 진행되고 있다. 선행 연구에서는 YOLOv3 기반의 비전 카메라를 이용한 철근 이미지의 끝점을 검출하고 철근의 꼬임 유무를 파악하려 하였으나, 철근 가공 현장에서의 노이즈로 인해 이미지 품질이 저하되어 딥러닝 모델의 검출 성능이 감소하였다. 이에 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 새로운 모델 SRPAttention-GAN을 제안한다. SRPAttention-GAN 모델은 저해상도의 철근 이미지를 고해상도 이미지로 변환하여 YOLOv5 모델에 학습시켜 검출 성능을 높인다. 실험 결과 SRPAttention-GAN 모델은 기존의 SRResNet-GAN 모델에 비해 PSNR이 약 0.3dB 더 높아졌음을 확인하였다. 또한, 원본 이미지와 제안 모델에서 생성한 이미지를 YOLOv5에 학습시켜 F1과 정밀도에서 더욱 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 철근의 끝점 검출 정확도를 향상시켰다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. SRPAttention-GAN 모델
Ⅳ. 실험 방법 및 성능평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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