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저자정보
이창목 (경남대학교) 여동현 (경남대학교) 전왕수 (경남대학교) 이상용 (경남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
397 - 402 (6page)

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인쇄회로기판은 반도체를 외부 환경으로 보호하는 역할을 하므로 생산과정에서 결함이 발생하였을 때, 빠르게 결함을 확인하여 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 회로의 결함을 빠르게 찾기 위해 DeepPCB데이터셋과 yolov5s와 yolov8s을 이용해 학습한 후 기존 연구모델과 결과를 비교하였다. 그 결과 yolov8s 모델이 기존 연구모델 중 가장 높은 모델보다 전채 클래스 0.6%, 각 클래스 별 정확도 0.1~1% 높은 성능을 보였다. yolov8모델을 이용해 인쇄회로기판의 결함을 탐지한다면 사람이 하는 것보다 빠르고 일정한 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
#Deep Learning #Object Detection #PCB #YOLO

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 셋 구성
Ⅲ. PCB 결함탐지 시스템
Ⅳ. 실험 환경 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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