| 연구목표 |
O 다양한 해상도의 이미지 센서 적용 가능O 불량 검출력 향상을 위한 이미지 Quality 확보O 탄소섬유 복합소재인 CFRP 생산 시 나타날 수 있는 불량 유형인 찍힘, 눌림, 긁힘, 인쇄불량, 핀홀 등의 검출이 가능O Deep Learning 적용으로 검출력 향상O 다양한 분야에 적용 가능할 수 있는 확장성 확보O 조명 및 조명 Controller 인터... |
| 연구내용 |
주관기관O HW 플랫폼 업그레이드 - 다양한 종류의 이미지 센서 인터페이스를 위한 FPGA 적용 - 검출력 향상을 위한 DSNU, PRNU, FFC 등 이미지 보정 적용 - 12M 해상도 CMOS 이미지 센서 적용 - 다양한 해상도 카메라 호환으로 검사 가능 영역 확장 가능 - 불량 검출 성능 저하 없이 다양한 사이즈의 CFRP ... |
| 기대효과 |
제품화- 하드웨어 설계 및 목업, PCB 회로 설계- 카메라 인터페이스 설계 및 Firmware, FPGA 설계- 소프트웨어 User Interface 설계- 제품 라인업 확장을 고려한 하드웨어 및 소프트웨어 설계- 검사 제품에 최적화된 알고리즘 적용- 샘플 제작 및 테스트, 필드 테스트 데이터 수집 및 분석을 통한 문제점 개선하여 제품 완성도 향상 양산준... |
| 키워드 |
탄소섬유복합소재 검사,스마트 공장,딥러닝,스마트 센서,불량 검출 |