Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
의미론적 분할을 이용한 스마트 팩토리 제품 불량 검출 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Smart Factory Product Defect Detection System Using Semantic Segmentation |
| 저자(Author) |
윤태준
강윤경
배민지
이소연
김대영
Tae Jun Yoon
YunKyung Kang
Minji Bae
SoYeon Lee
Dae-Young Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0263 ~ 0264 (2022. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 공장 자동화 기술이 발전하여 스마트 팩토리 시장이 증가되고 있다. 스마트 팩토리는 공장 내 설비와 기계에 IoT를 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 스스로 제어할 수 있는 공장을 뜻한다. 스마트 팩토리에서 캔음료, 통조림 등 금속제 보존 용기나 자동차 패널과 같은 알루미늄 제품은 생산 중 찌그러짐, 스크래치와 같은 불량이 발생할 수 있다. 기존 품질관리는 많은 인력과 비용이 발생하지만, 최근 스마트 팩토리의 고도화된 기술들을 통해 최소한의 비용으로 제조공정의 품질관리를 효율적으로 운영할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 OpenCV의 색반전 전처리 기법과 Semantic Segmentation 기술을 활용하여 의미론적 분할을 이용한 스마트 팩토리 제품 불량 검출 시스템을 제안한다. 이를 통해 제품 품질에 대한 신뢰도 향상과 제품 불량 검출에 투입되는 인력을 절감하여 효율적인 제품 제조 및 품질관리 시스템을 기대할 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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