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초록·키워드
본 논문은 산업 자동화 환경에서 발생하는 로봇의 작업 오류를 효과적으로 검출하기 위한 센서 데이터 기반 로봇 오류 검출 시스템을 제안한다. 기존 로봇 오류 검출 방식은 비전 센서 또는 단일 센서 정보에 의존하여 복합적인 오류 상황을 종합적으로 판단하는 데 한계를 가진다. 본 연구에서는 YOLOv8-seg 기반 객체 인식 결과와 압력, 온도, 가속도 센서로부터 수 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096562126
