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초록·키워드
크롬 도금 손톱깎이 표면검사는 고광택 곡면, 랙 가림, 공정 변화, 불량 표본 부족으로 일반 지도학습만으로 안정화하기 어렵다. 본 논문은 공정 조건·랙 이력·전후 공정 영상을 연결하고, 소량 불량 이미지와 텍스트 설명을 갱신형 캐시로 통합하는 비전-언어 검사 프레임워크를 제안한다. 예비 검증에서 특징 어댑터 기준선은 1/7(14.29%), 22장 통합 평가는 13/22(59.09%, 95% 신뢰구간 36.4~79.3%)의 이상탐지 정확도를 기록하였다. 백본별 신뢰구간은 서로 겹쳐 우열을 확정할 수 없었고, 학습에 재사용된 13장 파일럿은 독립 근거에서 제외하였다. 촬영 표준화, 독립 평가셋, 클래스 균형, 랙 단위 추적을 포함한 검증 절차를 제시하여 희소 불량 환경에서 모델 갱신성과 공정 추적성의 중요성을 보인다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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