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저자정보
김태준 (한양대학교) 전재훈 (한양대학교) 윤종완 (한양대학교) 고병진 (한양대학교) 서광원 (한양대학교) 박태준 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
182 - 185 (4page)

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용접은 제조 산업에 있어 필수적인 공정이나 용접 전문공의 숫자는 점차 줄어들고 있다. 이를 극복할 수 있는 것이 용접 자동화 로봇이다. 본문에서는 용접 자동화 로봇에서 용접 경로 검출의 정확도 향상을 위해 Segmentation 기반 딥러닝 모델인 Unet과 Unet3+의 성능을 비교 분석 한다. 그 결과 Unet3+가 Unet에 비해 더 높은 정확도를 보여주는 것을 근거로 Unet3+가 용접 자동화 로봇에 더 적합한 모델임을 보인다.
#welding robot #welding autumative robot #Unet #Unet3+ #segmentation #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

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