Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Surface Defect Detection System for Steel Products using Convolutional Autoencoder and Image Calculation Methods

합성곱 오토인코더 모델과 이미지 연산 기법을 활용한 가공품 표면 불량 검출 시스템

  • Kim, Sukchoo (Dept. of Computer Engineering, Kyungsung University) ;
  • Kwon, Jung Jang (Dept. of Computer Engineering, Kyungsung University)
  • 김석주 (경성대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 권중장 (경성대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2021.01.21
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Abstract

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

Keywords