2019년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 제조공정 데이터의 양품/불량품 분류기 구현 |
| 영문제목(English Title) |
Implementation of Deep Learning based Product Defect Classification |
| 저자(Author) |
이연성
이경택
김현식
Youn-Sung Lee
Kyung-Taek Lee
Hyun-Sik Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 20 NO. 02 PP. 0257 ~ 0258 (2019. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 제조공장에서 수집되는 제조공정 데이터를 이용하여 양품과 불량품을 분류할 수 있는 딥러닝 기반 분류기의 구현 방법을 기술하였다. 딥러닝 기반 양품/불량품 분류기는 DNN(Deep Neural Network) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 이용하여 구현되었고, 분류기의 학습 및 분류 정확도를 검사하기 위하여 A사의 제조공정 중에서 제품 검사 단계에서 수집된 MES(Manufacturing Execution System) 데이터를 사용하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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