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저자정보
한현규 (한국기술교육대학교) 송영기 (한국기술교육대학교) 조재수 (한국기술교육대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021 제36회 제어로봇시스템학회 학술대회
발행연도
2021.6
수록면
238 - 239 (2page)

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2021

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This paper proposes a defect detection method by unsupervised AI deep learning for defect inspection of cylindrical secondary battery products. Existing traditional vision processing methods have limitations in designing suitable vision processing algorithms according to product diversity and environmental changes, and supervised learning-based defect detection methods have difficulties in securing sufficient detective l ... 전체 초록 보기
#Defect detection #Unsupervised deep-learning #Cylindrical secondary battery product

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