| 1 |
1
딥러닝 기반의 타이어 외관 결함 검출 방법에 있어서,타이어에 대한 외관 이미지를 수집하는 단계;상기 수집된 외관 이미지를 기정의된 불량 검출 모델을 이용해 분석하여 상기 타이어에 대한 불량 여부를 검출하는 단계; 및상기 타이어에 대한 불량이 검출되면, 검출된 불량 영역을 상기 불량 검출 모델과 독립적으로 정의된 불량 분류 모델을 이용해 분석하여 상기 타이어에 대한 불량 유형을 결정하는 단계;를 포함하는 타이어 외관 결함 검출 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 불량 여부를 검출하는 단계는,세맨틱 세그멘테이션(Semantic Image Segmentation) 방식으로 학습된 제1 딥러닝 모델을 이용해 상기 불량 여부를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 외관 결함 검출 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서, 상기 불량 여부를 검출하는 단계는,상기 제1 딥러닝 모델과 독립적으로 정의되며, ROI(region of interest) 기반으로 학습된 제2 딥러닝 모델을 이용해 상기 불량 여부를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 외관 결함 검출 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 불량 유형을 결정하는 단계는,상기 제1 및 제2 딥러닝 모델에 의한 불량 검출 결과를 학습한, 잔차 신경망(Residual Network) 기반의 제3 딥러닝 모델을 이용하여 상기 불량 유형을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 외관 결함 검출 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 불량 여부를 검출하는 단계는,상기 수집된 외관 이미지에 대한 전처리 프로세스를 수행한 후, 기정의된 불량 패턴의 유무를 판단하여 상기 불량 여부를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 외관 결함 검출 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 상기 불량 유형을 결정하는 단계는,잔차 신경망(Residual Network) 기반의 제3 딥러닝 모델을 이용하여 상기 불량 유형을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 외관 결함 검출 방법
|
| 7 |
7
딥러닝 기반의 타이어 외관 결함 검출 장치에 있어서,타이어에 대한 외관 이미지를 수집하는 이미지 수집부;상기 수집된 외관 이미지를 기정의된 불량 검출 모델을 이용해 분석하여 상기 타이어에 대한 불량 여부를 검출하는 불량 검출부; 및상기 타이어에 대한 불량이 검출되면, 검출된 불량 영역을 상기 불량 검출 모델과 독립적으로 정의된 불량 분류 모델을 이용해 분석하여 상기 타이어에 대한 불량 유형을 결정하는 불량 유형 결정부;를 포함하는 타이어 외관 결함 검출 장치
|
