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입력영상 변환에 의한 CNN 기반의 SMT 부품 결함 분류 방법 -
분야 농학 > 생물공학
저자 김영규 박태형
발행기관 제어로봇시스템학회
간행물정보 제어로봇시스템학회 논문지 2019년, 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제3호, 260page~267page(총8page)
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목차
부제 : SMT Defect Classification by CNN and Input Image Transform
Abstract
I. 서론
II. CNN 분류기 기반의 결함 분류 시스템
III. 입력 이미지 변환
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
 
 
영문초록
Surface Mount Technology (SMT) is a manufacturing process in which components are mounted on the surface of a printed circuit board (PCB). The automatic optical inspection system (AOI) has mainly used the learning-based method for the defect classification of the SMT process, and recently the CNN-based classification method has appeared. However, existing techniques do not consider the area margin of the part, so the classification accuracy decreases. In addition, the classification performance of the CNN classifier is degraded due to the uneven color distribution according to the position of the components. In this paper, we propose a system that can extract the component region and improve the color distribution by the input image transformation. We extract the correct component area through vertical and horizontal projection, and the color improvement enhance the brightness value distribution of the component image through local histogram stretching. By experimental result, we prove the performance of the proposed classification method.
 
 
deep learning, machine learning, surface mount technology, histogram stretching
 
 
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