표제지
논문요약
목차
I. 서론 10
1. 연구의 필요성 및 배경 10
2. 연구방법 11
3. 관련 연구 11
4. 논문의 구성 13
II. 이론적 배경 14
1. 데이터셋 14
가. NEU-DET 14
2. 영상의 블러링 현상 15
3. 딥러닝 모델 17
가. CNN 17
나. 전이학습 20
다. 위너 디컨볼루션 기법 21
III. 딥러닝을 이용한 고속 이동 판재 표면결함 인식 23
1. 선행연구 23
가. 금속표면 결함의 특수성 23
나. 모션 블러링 문제 24
2. 모션 블러링된 물체 표면결함 인식 25
가. 데이터 증강 26
나. 인공블러링 27
다. 디블러링 전처리 28
3. YOLO v5의 구조 29
IV. 실험 및 고찰 31
1. 실험 시스템 구성 31
2. 실험 및 결과 31
가. 블러링이 없는 데이터셋을 학습한 경우 31
나. 모션 블러링을 적용한 데이터셋으로 학습한 경우 34
다. 모션 블러링 후 디블러링을 적용하여 학습한 경우 43
3. 고찰 52
V. 결론 53
1. 논문 요약 53
2. 추후 연구 방향 54
참고문헌 55
Abstract 58
〈표 4-1〉 학습에 사용한 컴퓨터의 구성 31
〈표 4-2〉 블러링이 없는 데이터셋으로 학습한 경우의 성능지표 32
〈표 4-3〉 블러링이 없는 데이터셋으로 학습한 경우의 클래스별 성능지표(TP) 32
〈표 4-4〉 모션 블러링을 적용한 데이터셋으로 학습한 경우의 성능지표 35
〈표 4-5〉 모션 블러링을 적용한 데이터셋으로 학습한 경우의 클래스별 성능지표(TP) 35
〈표 4-6〉 모션 블러링 후 디블러링을 적용한 데이터셋으로 학습한 경우의 성능지표 44
〈표 4-7〉 모션 블러링 후 디블러링을 적용한 데이터셋으로 학습한 경우의 클래스별 성능지표(TP) 44
〈그림 2-1〉 NEU-DET 데이터셋의 클래스 6종의 예시 15
〈그림 2-2〉 블러링의 종류 15
〈그림 2-3〉 CNN의 전체적인 구조 17
〈그림 2-4〉 컨볼루션 연산층의 작동원리 18
〈그림 2-5〉 Max Pooling Layer의 작동 원리 19
〈그림 2-6〉 전 연결 계층의 작동방식 20
〈그림 2-7〉 모션 블러링된 영상의 위너 디컨볼루션을 통한 블러링 제거 21
〈그림 3-1〉 회전을 적용한 데이터셋의 예시 26
〈그림 3-2〉 다양한 크기의 블러링을 적용한 데이터셋의 예시 27
〈그림 3-3〉 블러링된 영상에 위너 디컨볼루션 기법을 적용한 데이터셋의 일부 28
〈그림 3-4〉 YOLO V5 의 구조 30
〈그림 4-1〉 블러링이 없는 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 33
〈그림 4-2〉 1단계 블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 36
〈그림 4-3〉 2단계 블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 37
〈그림 4-4〉 3단계 블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 38
〈그림 4-5〉 4단계 블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 39
〈그림 4-6〉 5단계 블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 40
〈그림 4-7〉 6단계 블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 41
〈그림 4-8〉 7단계 블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 42
〈그림 4-9〉 1단계 디블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 45
〈그림 4-10〉 2단계 디블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 46
〈그림 4-11〉 3단계 디블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 47
〈그림 4-12〉 4단계 디블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 48
〈그림 4-13〉 5단계 디블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 49
〈그림 4-14〉 6단계 디블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 50
〈그림 4-15〉 7단계 디블러링 데이터셋을 학습한 경우, (a) 표면결함 인식 결과 영상 (b) 이에 대한 오차 행렬 51