Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2018.05a
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- Pages.447-448
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- 2018
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on Improved Label Recognition Method Using Deep Learning.
딥러닝을 활용한 향상된 라벨인식 방법에 관한 연구
- Yoo, Sung Geun (Seoultech.) ;
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Cho, Sung Man
(Seoultech.)
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Song, Minjeong
(Seoultech.)
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- Jeon, Soyeon (Seoultech.) ;
- Lim, Song Won (Seoultech.) ;
- Jung, Seokyung (Seoultech.) ;
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Park, Sangil
(Seoultech.)
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Park, Gooman
(Seoultech.)
;
- Kim, Heetae (Techwing Inc.) ;
- Lee, Daesung (Techwing Inc.)
- 유성근 (서울과학기술대학교) ;
-
조성만
(서울과학기술대학교)
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-
송민정
(서울과학기술대학교)
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- 전소연 (서울과학기술대학교) ;
- 임송원 (서울과학기술대학교) ;
- 정서경 (서울과학기술대학교) ;
-
박상일
(서울과학기술대학교)
;
-
박구만
(서울과학기술대학교)
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- 김희태 (주식회사 테크윙) ;
- 이대성 (주식회사 테크윙)
- Published : 2018.05.11
Abstract
라벨인식과 같은 광학 문자 인식은 영상처리를 활용한 컴퓨터 비전의 대표적인 연구분야이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 라벨인식 시스템을 고안하였다, 생산 라인에 적용되는 라벨인식 시스템은 인식 속도가 중요하기 때문에 기존의 R-CNN기반의 딥러닝 신경망보다 월등히 빠른 오브젝트 검출 시스템 YOLO를 활용하여 문자를 학습 및 인식 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 기존 시스템에 근접하는 문자인식 정확도를 제공하고 자동으로 문자영역을 검출 가능하며, 라벨의 인쇄불량을 판독하도록 하였다. 또한 개발, 배포, 적용이 한번에 가능한 프레임워크를 통하여 생산현장에서 발생하는 다양한 이미지 처리에 활용될 전망이다.
Keywords