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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최학영 (에임시스템) 서기성 (서경대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제7호
발행연도
2017.7
수록면
1,100 - 1,104 (5page)

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A detector-based approach shows the limited performances for the defect inspections such as shallow fine cracks and indistinguishable defects from background. Deep learning technique is widely used for object recognition and it’s applications to detect defects have been gradually attempted. Deep learning requires huge scale of learning data, but acquisition of data can be limited in some industrial application. The possibility of applying CNN which is one of the deep learning approaches for surface defect inspection is investigated for industrial parts whose detection difficulty is challenging and learning data is not sufficient. VOV is adopted for pre-processing and to obtain a resonable number of ROIs for a data augmentation. Then CNN method is applied for the classification. Three CNN networks, AlexNet, VGGNet, and mofified VGGNet are compared for experiments of defects detection.
#Surface defects detection #Variance of variance #Convolution neural network #Deep learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 결함 검출과 딥러닝 기법
3. CNN 기반 결함 검출 기법
4. CNN 구조
5. 표면 결함 실험
6. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Y. Park, and I. S. Kweon Ambiguous Surface Defect Image Classification of AMOLED Displays in Smartphones,” IEEE Trans. on Industrial Informatics, Vol. 12, No. 2, pp. 597-607, 2016 J-K. Park, N. Kwon, J-H. and D. Kang “Machine Learning-Based Imaging System for Surface Defect Inspection, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, Vol. 3, No. 3, pp. 303-310, 2016 H. Choi and K. Seo, “CNN Based Detection of Surface Defects for Electronic Parts,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 27, No. 3, pp. 2017. LeCun, Yann, et al. “Gradient based learning applied to document recognition,” Proceedings of the IEEE, pp. 2278-2324, 1998 A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. ImageNet classification with deep convolutional neural networks., In NIPS, 2012.

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