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학술저널
저자정보
유선호 (파인브이티) 김재혁 (파인브이티) 장숙현 (파인브이티) 김선영 (파인브이티)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제61권 제1호(통권 제554호)
발행연도
2024.1
수록면
43 - 56 (14page)
DOI
10.5573/ieie.2024.61.1.43

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와이어 하네스는 가전제품, 전기자동차, 자율주행 자동차에서 혈류의 역할을 하는 임의의 전기적회로의 상호 연결을 제공하는 와이어의 그룹으로 정의되며 품질이 가장 중요한 척도이다. 와이어 하네스 품질 불량은 제품 고장, 화재, 인명사고와 직결되기 때문이다. 본 논문은 와이어 하네스 압착공정 결과물인 크림프 하네스의 불량을 판정하기 위해, 다중 시멘틱 세그멘테이션 기법을 활용하는 방법을 제안하였다. 크림프 하네스의 불량 판정 문제는 전처리된 하네스 데이터로부터 연속된 5개 세그먼트들의 높이 및 폭의 길이를 정확히 측정하면 가능한 것으로 판단되었다. 이에 착안하여 대표적인 시멘틱 세그멘테이션 모델인 U-Net을 기반으로 다중 세그먼트 식별에 적합한 AI 모델의 개발을 목표로 하였다. 다중 세그먼트 식별을 위해 U-Net의 인코더 부분을 ResNet 34, EfficientNet B1 및 Mix Transformer B0로 변형한 모델을 제안하였다. 인공지능 모델 개발을 위해, 데이터셋 구축에는 와이어 하네스 제조공장에서 수집된 크림프 하네스 이미지들을 사용하였다. 개발된 다중 시멘틱 세그멘테이션 AI 모델은 테스트 데이터셋에 대해 95.14%의 판별 정확도를 나타내었다. 제안된 방법은 종래의 방법(수작업, 압착센서 측정값 및 규칙 기반의 영상처리)의 단점을 개선한, 균일한 고품질 유지와 인건비 절감이 가능하다.
#Wire harness #Crimp harness inspection #Multi class semantic segmentation #U-Net

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 크림프 하네스 검사 기준
III. 크림프 하네스 검사를 위한 다중 시멘틱 세그멘테이션 AI 모델 개발
IV. 다중 시멘틱 세그멘테이션 AI 모델 성능검증 및 크림프 하네스 검사
V. 맺음말
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
IPC Task Group, WHMA Industry Technical Guidelines Committee, IPC/WHMA-A-20C-equirements and Acceptance for Cable and Wire harness Assemblies, January, 2017, Ch. 1, Ch 5. google schola Bingan, Yuan, Zhong Mingen, and Ni Jingxin. "Research on Visual Inspection Algorithm of crimping Appearance Defects for Wiring Harness Terminals," Journal of System Simulation, vol. 34, no. 5, pp. 1152-1159, May. 2022. google schola Cordts, Marius, et al. "The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 3213-3223, Las Vegas, NV, USA, June, 2016. google schola Brostow, Gabriel J., Julien Fauqueur, and Roberto Cipolla. "Semantic object classes in video: A high-definition ground truth database," Pattern Recognition Letters, vol. 30, no. 2, pp. 88-97, January, 2009. google schola Jha, Debesh, et al. "Kvasir-seg: A segmented polyp dataset," MultiMedia Modeling: 26th International Conference, MMM 2020, pp. 451-462, Daejeon, South Korea, January, 2020. google schola

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