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도금된 금속 및 플라스틱 제품 표면의 불량 검출
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 성원용 | - |
dc.contributor.author | 최성욱 | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-14T02:43:27Z | - |
dc.date.available | 2017-07-14T02:43:27Z | - |
dc.date.issued | 2016-08 | - |
dc.identifier.other | 000000137041 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/122831 | - |
dc.description | 학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·정보공학부, 2016. 8. 성원용. | - |
dc.description.abstract | 스마트 폰 등의 대량생산 과정에서 케이스 표면의 불량을 찾아내는 일은 많은 인력을 필요로 한다. 본 논문에서는 스마트폰 케이스의 사진을 분석하여 얼룩이나 흠집 등의 불량을 검출하는 알고리즘을 연구하였다. 카메라로 찍은 알루미늄 표면의 사진은 빛의 방향에 따라 음영이 발생한다. 또 도금된 표면에 특정 패턴을 포함하는 경우가 있어서 불량검출에 어려움이 있다. 본 연구를 위해서 네 종류의 알고리즘을 비교하였다. 첫째는 확률 모델 기반의 VAD (voice activity detection) 알고리즘이다. 본 알고리즘은 주변의 잡음 신호에 유연하게 적응하면서 배경과 다른 신호를 찾는다. 두 번째는 DCT (discrete cosine transform) 연산을 수행하여 주파수 도메인의 특징(feature)을 찾고, 그 결과를 이용하여 로지스틱 회귀 분석 (logistic regression) 또는 서포트 벡터 머신 (support vector machine, SVM) 알고리즘을 활용하여 불량을 검출한다. 세 번째로 최근 인공지능 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있는 신경망 알고리즘을 활용하여 얼룩 검출을 시도하였다. 세 번째 방법의 경우는 최적의 특징까지 인공신경망이 자동으로 찾아주는 장점이 있다.
본 연구결과 확률모델 기반의 VAD를 사용하는 방법은 최적 파라미터를 찾기가 어려우며, 반면 인공신경망을 활용하는 방법은 트레이닝 데이터의 양이 많이 필요한 문제가 있었다. 데이터가 충분할 때 두 번째와 세 번째 방법이 비슷한 성능을 보였다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장 서론 1
제 1 절 연구의 배경 1 제 2 절 연구의 내용 2 제 2 장 불량 검출 알고리즘 4 제 1 절 VAD 기반의 불량 검출 4 1. 기존의 VAD 알고리즘 4 2. 불량 검출을 위한 VAD 알고리즘 7 3. 실험 결과 및 분석 10 제 2 절 로지스틱 회귀분석을 이용한 불량 검출 14 1. 로지스틱 회귀분석 알고리즘 14 2. 슬라이딩 윈도우 크기 결정 15 3. 실험 결과 및 분석 17 제 3 절 SVM 알고리즘을 이용한 불량 검출 21 1. SVM 알고리즘 21 2. 데이터 불균형 22 3. 실험 결과 및 분석 22 제 4 절 신경망 알고리즘 기반의 불량 검출 25 1. 신경망 알고리즘 25 2. 심층 신경망을 이용한 불량 검출 28 3. 합성곱 신경망을 이용한 불량 검출 31 제 3 장 결론 33 참고 문헌 34 Abstract 36 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 1249541 bytes | - |
dc.format.medium | application/pdf | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | VAD | - |
dc.subject | 로지스틱 회귀분석 | - |
dc.subject | SVM | - |
dc.subject | 신경망 | - |
dc.subject | 얼룩 검출 | - |
dc.subject.ddc | 621 | - |
dc.title | 도금된 금속 및 플라스틱 제품 표면의 불량 검출 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.citation.pages | 37 | - |
dc.contributor.affiliation | 공과대학 전기·정보공학부 | - |
dc.date.awarded | 2016-08 | - |
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