한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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- Pages.325-326
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- 2018
딥러닝을 이용한 PCB 불량 검출
PCB Defect Inspection using Deep Learning
- Baek, Yeong-Tae (Dept. of Multimedia, Kimpo University) ;
- Sim, Jae-Gyu (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College) ;
- Pak, Chan-Young (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College) ;
- Lee, Se-Hoon (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College)
- 발행 : 2018.07.13
초록
본 논문에서는 PCB 공정상의 육안검사를 통한 불량 분류 방식에서 CNN을 이용한 PCB 불량 분류 방식을 제안한다. 이 방식은 육안검사의 문제점인 작업자의 숙련도에 따른 검사 효율을 자동화 검사 시스템에 의해 해결하며, 불량 위치와 종류를 결과 이미지에 표시한다. 또한 이미지 분류 결과를 모니터링할 수 있도록 시리얼 통신을 통하여 Darknet 프레임워크와 LCD를 연동하였다. 적은 량의 데이터 셋으로도 좋은 결과를 냈으며, 다양한 데이터 셋을 이용해 훈련할 시 전반적인 PCB 불량의 분류가 가능할 것으로 예상된다.