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저자정보
김대환 (대전보건대학교) 최진모 (대전보건대학교) 신진섭 (대전보건대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호
발행연도
2025.1
수록면
631 - 634 (4page)

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최근 스마트 팩토리는 인공지능(AI)과 영상 처리 기술을 활용하여 제조 공정의 효율성과 품질을 향상시키는 방향으로 발전하고 있다. 특히, 머신 비전 기술은 카메라를 통해 제품의 결함을 실시간으로 검사하고, 이를 통해 품질을 향상시키는 부분에 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 스마트 팩토리의 품질 관리 및 생산 공정의 효율성을 향상시키기 위해 YOLO 기반 객체 탐지 기술을 활용한 시스템을 설계하고 구현하였다. 딥러닝 기술의 발전과 IoT 장치의 통합은 기존 제조업 공정의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제공하며, 소규모 스마트 팩토리 환경에서도 실시간 객체 탐지와 분류 작업을 통해 생산 자동화를 구현할 수 있음을 입증하고자 한다.
#AI #Object Detection #YOLO(You Only Look Once) #Computer Vision #IoT(Internet of Things) #Deep Leaning

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

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