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대상부품의 미세조직 이미지를 취득하기 위한 이미지 취득부;상기 취득된 미세조직 이미지에 대한 이미지 처리를 통해 프로그래밍 언어 파일로 변환하기 위한 이미지 처리부;상기 프로그래밍 언어 파일을 이용하여 인공지능 기반의 딥러닝 기법에서 사전 학습에 필요한 학습데이터를 생성하기 위한 학습데이터 생성부;상기 딥러닝 기법의 학습 모델을 구성하기 위한 모델 구성부; 및상기 생성된 학습데이터를 이용하여 상기 구성된 학습 모델에 대한 사전 학습을 수행하기 위한 모델 학습부;를 포함하는 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 이미지 취득부에 의해 취득된 미세조직 이미지에 대해 임의의 크기로 커트 이미지로 각각 구분하여 상기 사전 학습이 수행된 학습 모델을 적용함으로써 열화등급을 예측 및 판단하기 위한 열화등급 예측 및 판단부;를 더 포함하는 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 2 항에 있어서,상기 열화등급 예측 및 판단부는,상기 커트 이미지 각각의 열화등급별 확률분포에서 최빈값으로 열화등급이 결정되는 것인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 2 항에 있어서,상기 열화등급 예측 및 판단부는,상기 커트 이미지 각각에 대한 열화등급 예측 및 판단을 통해, 사전에 정의된 열화등급별 컬러가 표시되어 열화등급이 예측 및 판단된 이후의 열화등급 표시 이미지를 나타내는 것인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 이미지 취득부는,휴대용 현미경이 탑재된 스마트폰으로 구현되는 것인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 이미지 처리부는,상기 취득된 미세조직 이미지에 대해 히스토그램 평활화 알고리즘을 통해 변환한 그레이 이미지(gray image)를 상기 프로그래밍 언어 파일로 변환하는 것인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 6 항에 있어서,상기 프로그래밍 언어 파일은,파이썬(python) 기반의 피클링 파일(pickling file)인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 학습데이터 생성부는,상기 프로그래밍 언어 파일을 임의의 크기로 커팅하여 커트 이미지를 생성하고, 상기 생성된 커트 이미지에 대한 상하좌우 방향으로 반전시키는 플립 동작 또는 90°씩 회전시키는 회전 동작을 수행하여 상기 생성된 학습데이터를 생성하는 것인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 학습 모델은,텐서플로우(tensor flow)를 이용한 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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제 1 항에 있어서,상기 사전 학습이 수행된 학습 모델에 대해 모델 업데이트를 수행하기 위한 모델 업데이트부;를 더 포함하는 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 장치
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대상부품의 미세조직 이미지를 취득하는 단계;상기 취득된 미세조직 이미지에 대한 이미지 처리를 통해 프로그래밍 언어 파일로 변환하는 단계;상기 프로그래밍 언어 파일을 이용하여 인공지능 기반의 딥러닝 기법에서 사전 학습에 필요한 학습데이터를 생성하는 단계;상기 딥러닝 기법의 학습 모델을 구성하는 단계; 및상기 생성된 학습데이터를 이용하여 상기 구성된 학습 모델에 대한 사전 학습을 수행하는 단계;를 포함하는 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 방법
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제 11 항에 있어서,상기 수행 단계 이후에, 상기 취득된 미세조직 이미지에 대해 임의의 크기로 커트 이미지로 각각 구분하여 상기 사전 학습이 수행된 학습 모델을 적용함으로써 열화등급을 예측 및 판단하는 단계;를 더 포함하는 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 방법
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제 12 항에 있어서,상기 열화등급 예측 및 판단 단계는,상기 커트 이미지 각각의 열화등급별 확률분포에서 최빈값으로 열화등급이 결정되는 것인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 방법
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제 12 항에 있어서,상기 열화등급 예측 및 판단 단계는,상기 커트 이미지 각각에 대한 열화등급 예측 및 판단을 통해, 사전에 정의된 열화등급별 컬러가 표시되어 열화등급이 예측 및 판단된 이후의 열화등급 표시 이미지를 나타내는 것인 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 방법
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제 11 항에 있어서,상기 변환 단계는,상기 취득된 미세조직 이미지에 대해 히스토그램 평활화 알고리즘을 통해 변환한 그레이 이미지를 상기 프로그래밍 언어 파일로 변환하는 단계;를 포함하는 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 방법
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제 11 항에 있어서,상기 학습데이터 생성 단계는,상기 프로그래밍 언어 파일을 임의의 크기로 커팅하여 커트 이미지를 생성하는 단계; 및상기 생성된 커트 이미지에 대한 상하좌우 방향으로 반전시키는 플립 동작 또는 90°씩 회전시키는 회전 동작을 수행하여 상기 생성된 학습데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 인공지능을 이용한 고온부품 열화등급 판단 방법
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