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제품의 원본 영상의 크기를 순차적으로 축소하는 영상 변환부와,상기 영상 변환부에서 순차적으로 축소된 각 영상에 대해 특징 맵을 추출하고 각 특징 맵을 결합한 후 결합한 특징 맵을 분석하여 제품의 결함을 분류하는 결함 분류부를 포함하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 영상 변환부는 제1 크기의 원본 영상(제1 영상)을 제2 크기로 축소한 제2 영상부터 제N-1 영상을 제N 크기로 축소한 제N 영상까지 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 장치
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제2항에 있어서,상기 결함 분류부는 상기 원본 영상에 대해 제1 특징 맵을 추출하고 상기 제2 영상부터 제N 영상까지 각각에 대해 제2 특징 맵부터 제N 특징 맵을 추출하여, 제1 특징 맵부터 제N 특징 맵까지 결합한 특징 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 결함 분류부는 상기 결합한 특징 맵에 대해 전역 평균 풀링을 수행한 후 완전 연결층의 신경망을 통해 제품의 결함을 분류하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 결함 분류부는 각 특징 맵을 추출하기 위한 컨벌루션 및 풀링을 수행하는 레이어가 복수 개 연결되어 있는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 장치
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제5항에 있어서,상기 레이어 간에 특징 맵을 결합하기 위한 결합부가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 장치
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제품의 원본 영상의 크기를 순차적으로 축소하는 영상 변환 단계와, 상기 순차적으로 축소된 각 영상에 대해 특징 맵을 추출하는 특징 맵 추출 단계와,상기 각 특징 맵을 결합한 후 결합한 특징 맵을 분석하여 제품의 결함을 분류하는 결함 분류 단계를 포함하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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제7항에 있어서,상기 영상 변환 단계는 제1 크기의 원본 영상(제1 영상)을 제2 크기로 축소한 제2 영상부터 제N-1 영상을 제N 크기로 축소한 제N 영상까지 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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제8항에 있어서,상기 특징 맵 추출 단계는 상기 원본 영상에 대해 제1 특징 맵을 추출하고 상기 제2 영상부터 제N 영상까지 각각에 대해 제2 특징 맵부터 제N 특징 맵을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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제7항에 있어서,상기 결함 분류 단계는 상기 결합한 특징 맵에 대해 전역 평균 풀링을 수행한 후 완전 연결층의 신경망을 통해 제품의 결함을 분류하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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제9항에 있어서,상기 특징 맵 추출 단계는 각 영상에 대해 컨벌루션 및 풀링을 반복적으로 수행하여 각 영상의 특징 맵을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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제11항에 있어서,상기 특징 맵 추출 단계는 상기 원본 영상에 대해 N개의 컨벌루션 및 풀링 레이어를 통해 제1 특징 맵을 추출하고, 상기 제2 영상부터 제N 영상까지 N개를 기준으로 그 개수가 순차적으로 하나씩 감소한 컨벌루션 및 풀링 레이어를 통해 제2 특징 맵부터 제N 특징 맵을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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제12항에 있어서,각 영상마다 각 컨벌루션 및 풀링 레이어에서 출력된 특징 맵과 하위 영상에 속하는 컨벌루션 및 풀링 레이어에서 출력된 특징 맵을 결합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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제품의 원본 영상(제1 영상)의 크기(제1 크기)를 순차적으로 축소하여 제2 크기로 축소된 제2 영상부터 제N 크기로 축소된 제N 영상을 생성하는 단계와, 원본 영상에 대해 N번의 컨벌루션 및 풀링을 수행하고, 제2 영상에 대해 N-1번의 컨벌루션 및 풀링을 수행하는 방식으로, 마지막 제N 영상에 대해 1번의 컨벌루션 및 풀링을 수행하여 제1 영상부터 제N 영상까지 각각 동일한 크기의 특징 맵을 추출하는 단계와,상기 각각 동일한 크기의 특징 맵을 결합한 후 결합한 특징 맵을 신경망을 통해 분석하여 제품의 결함을 분류하는 단계를 포함하는 영상 변환을 이용한 머신러닝 기반 결함 분류 방법
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