표제지
Abstract
요약
목차
Sign Explain 12
Chapter 1. Introduction 13
1.1. Industrial background 13
1.2. Visual inspection 15
Chapter 2. Existing studies and references 23
2.1. Deep learning 23
2.2. Convolutional Neural Network (CNN) 23
2.2-1. CNN 응용 분야 23
2.3. Existing research studies handing Deep-learning treatment 24
Chapter 3. Experience 26
3.1. Configuration 26
3.1.1. System configuration 26
3.1.2. Network specification 27
3.1.3. Hardware Configuration 28
3.1.4. Interface - Ethernet 30
3.1.5. PLC 〈-〉 PC communication setting 31
3.1.6. PC 〈-〉 PLC communication setting 34
3.2. Deep-learning by python 39
3.2-1. Programming using jupyter note based on anaconda3 39
3.2-1. Programming using jupyter note based on python 40
Chapter 4. Analysis 49
Chapter 5. Conclusions & considerations 53
Reference 56
[Table.01] Existing research studies handing Deep-learning treatment 24
[Table.02] Network specification 27
[Table.03] 시스템 구성에 따른 하드웨어 및 사양 28
[Table.04] Ethernet I/F Data 송수신을 위한 Memory map 30
[Table.05] Results by number of layers 49
[Table.06] 부가적 결론 52
[Figure.01] 공정이 끝난 자재를 작업자들이 육안으로 검사하는 과정 14
[Figure.02] Obtical & Vision inspection 16
[Figure.03] Alignment & real time vision monitoring 가능한 inspection system. 17
[Figure.04] Mark mesure inspection system. 18
[Figure.05] Alignment mesure inspection system 19
[Figure.06] Predict for labor cost down by invest on visual inspection 21
[Figure.07] Obtical & Vision inspection 실제 구성 22
[Figure.08] Form of Convolutional Neural Network 23
[Figure.09] system Configuration 26
[Figure.10] TCP/IP 영역 통신 set-up 31
[Figure.11] PC의 고유 할당 IP를 입력 32
[Figure.12] PLC Soft ware 상 IP 입력 완료 33
[Figure.13] TCP/IP 영역 통신 set-up 34
[Figure.14] PLC side IP 입력 35
[Figure.15] Host station 설정 35
[Figure.16] 통신 설정 확인 36
[Figure.17] 초기 설정 36
[Figure.18] List of view 37
[Figure.19] Connection test 37
[Figure.20] 공정 PLC 상 통신 연결 완료 및 stand-by 38
[Figure.21] 데이터 흐름도 39
[Figure.22] NG폴더 내의 NG 이미지 40
[Figure.23] OK폴더 내의 OK이미지 41
[Figure.24] Jupyter notebook (anaconda3) 42
[Figure.25] In[*] 판정 문자열 정의 _ Tensor flow 43
[Figure.26] In[2] 입력 받은 이미지 출력 43
[Figure.27] In[3] 이미지를 가지고 입력용 데이터 만들기 44
[Figure.28] In[4], In[5] 데이터 준비 및 LeNet 5 사용 45
[Figure.29] In[6] data Training log _ epoching 46
[Figure.30] In[7] 훈련 과정 시각화 (X axis - Epoch / L Y axis - Loss / R Y axis - Acc) 47
[Figure.31] Inp[8],In[9] AI모델 학습 확인 & Test 및 predict 시각화 확인 48
[Figure.32] Module vision inspection 구성도 53
[Figure.33] Test 중인 Module vision inspection 54
[Figure.34] Vision hardware system module 54
[Figure.35] Module vision의 application example 55
수식 1.1. [제목없음][내용없음] 11