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유승환 (한양대학교) 이호준 (한양대학교) 박태준 (한양대학교) 윤종완 (한양대학교) 서광원 (한양대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2021 학술대회 발표 논문집
발행연도
2021.1
수록면
677 - 681 (5page)

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금속 정밀 주조제품의 결함 검사 자동화는 스마트 팩토리 확산에 아주 중요한 요소이며 인력에 의존한 검사 공정을 자동화 하기 위해 이미지 분석 영역에서 큰 성과를 올리고 있는 딥러닝 기법의 적용이 필수적이다. 본문에서는 금속 정밀 주조제품의 소형 결함검사를 위한 딥러닝 모델 YOLOv3 와 v5 의 성능을 비교분석함으로써 v5 의 정확도, 판단속도가 v3 보다 더 뛰어난 것을 알 수 있으며, 이는 소형 결함 검사에 적합한 딥러닝 솔루션을 제공한다. 또한 작업자가 사용하기 편리한 UI 를 제공함으로써 본 시스템에 HCI 를 적용한다.
#딥러닝 #Object Detection #YOLO #부품 검사 #소형 결함검사 #스마트 팩토리 #머신 비전 #HCI

목차

요약문
1. 서론
2. 선행 연구
3. 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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