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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김정섭 (National Kumoh Institute of Technology) 김태성 (National Kumoh Institute of Technology) 이규석 (National Kumoh Institute of Technology)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제10호(통권 제247호)
발행연도
2024.10
수록면
149 - 156 (8page)

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본 논문은 YOLO V3 알고리즘을 기반으로 한 드릴비트 이물질 검사 시스템을 구현하고 그 성능을 평가하였다. 연구는 드릴비트의 정상 상태와 이물 상태를 구분하기 위해 600장의 학습 데이터를 사용하여 YOLO V3 모델을 학습시켰다. 구현된 검사 시스템은 자동검사를 통해 드릴비트의 상태를 정확히 분석하고 결함을 효과적으로 탐지하였다. 성능 평가는 2000회 이상 사용된 드릴비트를 대상으로 수행되었으며, 재연마 가능 여부를 판별하는 인식률 98%를 달성하였다. 세척 공정에서 이물질 제거의 목표를 99.6%로 평가하였으며, 자동 검사 시스템은 시간당 500개 이상의 드릴비트를 검사할 수 있어 기존 수동 검사 방법에 비해 약 4.3배 더 빠르고 99%의 높은 정확도를 기록하였다. 이러한 결과는 자동화된 검사 시스템이 검사 속도와 정확성을 획기적으로 개선할 수 있음을 보여주며, 제조 현장에서의 품질 향상과 비용 절감에 기여할 수 있음을 알수있다. 향후 연구에서는 시스템 최적화와 성능 향상을 통해 더욱 효율적이고 신뢰성 높은 검사 기술 개발이 필요하다.
#YOLO v3 #Drill Bit #Foreign Material Detection #Automated System #PCB Manufacturing Process #드릴비트 검사 #이물질 검출 #자동화 시스템 #PCB 제조 공정

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. System Design & Implementation
IV. Experiments and Results
V. Conclusion
REFERENCES

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