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복수개의 원본 영상들을 하나의 머지 영상으로 머지(Merge)하는 영상 머지 모듈; 및상기 영상 머지 모듈에서 머지된 상기 머지 영상을 딥러닝 방식으로 학습시켜서 제품의 품질을 검사하는 품질 검사 모듈;을 포함하고,상기 영상 머지 모듈은,상기 원본 영상들 각각을 범주형 변수 하나만 True값으로 나타내고 나머지는 False값으로 나타내는 원핫 인코딩(one-hot encoding) 방식으로 개별 레이블링하는 개별 원핫 인코딩 레이블링부;머지될 클라스(class)별로 각각의 상기 원본 영상들을 정해진 리스케일링(rescaling) 비율에 따라 리스케일링하는 리스케일링부;리스케일링된 복수개의 리스케일링 영상들이 서로 다른 위치에 배치되도록 복수개의 상기 리스케일링 영상들을 하나의 머지 영상(Merge)으로 머지하는 영상 머지부; 및상기 머지 영상을 통합 원핫 인코딩 방식으로 통합 레이블링하는 통합 원핫 인코딩 레이블링부;를 포함하는, 레이블 데이터 변형을 이용한 인공지능 기반 제품 품질 검사 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 원본 영상들의 상기 범주형 변수를 1(1배수)로 정의하는 경우,상기 원본 영상들의 레이블링 개별 백터값들은, 각 원본 영상별로 범주형 변수의 위치가 [1,0,0,0
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제 3 항에 있어서,상기 머지 영상은,상기 리스케일링 영상들 중에서 리스케일링 비율이 상대적으로 큰 순서에 따라서 상위에 배치되고, 상기 리스케일링 비율이 상대적으로 작은 순서에 따라 하위에 복수개가 좌우로 배치되는, 레이블 데이터 변형을 이용한 인공지능 기반 제품 품질 검사 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 품질 검사 모듈은,적어도 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 활성화 함수 및 이들의 조합들 중 어느 하나 이상을 포함하여 결함 특징맵을 추출하는 결함 특징 추출부; 및적어도 디컨볼루션 레이어, 언풀링 레이어, 활성화 함수 및 이들의 조합들 중 어느 하나 이상을 포함하여 상기 결함 특징맵을 결함 복원 영상으로 복원하는 결함 복원부;를 포함하는, 레이블 데이터 변형을 이용한 인공지능 기반 제품 품질 검사 시스템
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(a) 복수개의 원본 영상들을 하나의 머지 영상으로 머지하는 단계; 및(b) 머지된 상기 머지 영상을 딥러닝 방식으로 학습시켜서 제품의 품질을 검사하는 단계;를 포함하고,상기 (a) 단계는,(a-1) 상기 원본 영상들 각각을 범주형 변수 하나만 True값으로 나타내고 나머지는 False값으로 나타내는 원핫 인코딩(one-hot encoding) 방식으로 개별 레이블링하는 단계;(a-2) 머지될 클라스(class)별로 각각의 상기 원본 영상들을 정해진 리스케일링(rescaling) 비율에 따라 리스케일링하는 단계;(a-3) 리스케일링된 복수개의 리스케일링 영상들이 서로 다른 위치에 배치되도록 복수개의 상기 리스케일링 영상들을 하나의 머지 영상(Merge)으로 머지하는 단계; 및(a-4) 상기 머지 영상을 통합 원핫 인코딩 방식으로 통합 레이블링하는 단계;를 포함하는, 레이블 데이터 변형을 이용한 인공지능 기반 제품 품질 검사 방법
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제 6 항에 있어서,상기 원본 영상들의 상기 범주형 변수를 1(1배수)로 정의하는 경우,상기 원본 영상들의 레이블링 개별 백터값들은, 각 원본 영상별로 범주형 변수의 위치가 [1,0,0,0
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제 8 항에 있어서,상기 머지 영상은,상기 리스케일링 영상들 중에서 리스케일링 비율이 상대적으로 큰 순서에 따라서 상위에 배치되고, 상기 리스케일링 비율이 상대적으로 작은 순서에 따라 하위에 복수개가 좌우로 배치되는, 레이블 데이터 변형을 이용한 인공지능 기반 제품 품질 검사 방법
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제 6 항에 있어서,상기 (b) 단계는,(b-1) 적어도 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 활성화 함수 및 이들의 조합들 중 어느 하나 이상을 이용하여 결함 특징맵을 추출하는 단계; 및(b-2) 적어도 디컨볼루션 레이어, 언풀링 레이어, 활성화 함수 및 이들의 조합들 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 결함 특징맵을 결함 복원 영상으로 복원하는 단계;를 포함하는, 레이블 데이터 변형을 이용한 인공지능 기반 제품 품질 검사 방법
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