인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
콘택트렌즈 제조 공정에서 일관성 있는 양질의 제품생산을 위해 불량 혹은 결함 제품을 사전에 검출하고 제거하는 과정이 필수적으로 요구된다. 과거에는 사람이 직접 확인하는 육안검사가 주를 이루었으므로 작업자의 판단 기준에 따라 결함이 존재하는 불량 콘택트렌즈 판별에 일관성이 떨어지게 된다. 일관성을 보장하기 위해 컴퓨터 비전으로 획득된 콘택트렌즈 이미지를 딥러닝에 적용하여 제품의 결함을 검출하기 위한 시범적 연구들이 진행 중이다. 본 논문은 이러한 연구의 일환으로 소량의 데이터를 효율적으로 학습하고 콘택트렌즈의 결함 유무를 판별하기 위해, 최근 소개된 YOLO(You Only Look Once)v9을 활용한 콘택트렌즈 검사 기법을 제안한다. 기포, 균열, 미성형, 이물, 인쇄 불량의 결함이 복합적으로 존재하는 소량의 콘택트렌즈 이미지 및 양품 콘택트렌즈 이미지를 학습시키고, 학습된 YOLOv9의 콘택트렌즈 판별 결과를 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092162376
