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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 855 - 861 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0110
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In this paper, a method of combining three grayscale images into a color image and applying it to a recent CNN-based classifier is proposed. Each of the three color channels is assigned by three gray-scale images of a target object taken under different lighting conditions using the same optical system. Consequently, a single virtual color image is obtained. By creating a virtual color image of the classified ball, the generated images and the original gray-scale image used for the machine vision inspection are composed as a dataset, and the classification results are compared by learning with ResNet-50. In the case of bump ball pressing/protrusion, the accuracy of defect classification is computed by conducting experiments five times. Through a comparative evaluation, the accuracy of general grayscale image classification was determined as between 80.2% and 95.5% (depending on lighting conditions), and the average accuracy rate was 89.6%. According to the combination method, the accuracy rate of the virtual color image was distributed between 94.2% and 97.3% and the average accuracy rate was 96.1%. Accordingly, we can confirm a comparative advantage and an average improvement effect of 6.5% in terms of stability and accuracy.
목차
Abstract
I. 서론
II. 영상 획득을 위한 기구부
III. 가상 컬러 영상의 신경망 구조
IV. 범프볼 돌기/눌림 이슈
V. 데이터셋 구성
VI. 실험 환경
VII. 실험 결과
VIII. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
J.-U. Jung, H.-J. Kim, S.-B. Son, and H.-S. Oh, “MLCC lamination alignment inspection system using deep neural network,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 7, pp. 699-705, 2022.
S.-B. Son, S.-H. Lee, J.-C. Park, J.-U. Jung, Y.-J. Park, and H.-S. Oh, “Patch image merge system using deep neural network for chip defect analysis,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 8, pp. 528-534, 2021.
J. Song, “Solder joint defect classification method by optimization of feature extraction regions,” Chungbuk National University, M.S. Thesis, Feb. 2018.
D. Lim, “Classification of SMD parts on PCB using two convolution neural networks,” Chungbuk National University, M.S. Thesis, Feb. 2019.
Y. Kim, D. Lim, J. Ryu, and T. Park, “SMD defect classification by convolution neural network and PCB image transform,” 2018 IEEE 3rd International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS), pp. 180-183, 2018.
S.-B. Son, S.-H. Lee, J.-C. Park, J.-U. Jung, Y.-J. Park, and H.-S. Oh, “Patch image merge system using deep neural network for chip defect analysis,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 8, pp. 528-534, 2021.
J. Song, “Solder joint defect classification method by optimization of feature extraction regions,” Chungbuk National University, M.S. Thesis, Feb. 2018.
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Y. Kim, D. Lim, J. Ryu, and T. Park, “SMD defect classification by convolution neural network and PCB image transform,” 2018 IEEE 3rd International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS), pp. 180-183, 2018.
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