METHOD AND APPARATUS FOR INSPECTING TIRE APPEARANCE BASED ON DEEP LEARNING
본 발명에 따른 딥러닝 기반의 타이어 외관 결함 검출 방법은, 타이어에 대한 외관 이미지를 수집하는 단계; 상기 수집된 외관 이미지를 기정의된 불량 검출 모델을 이용해 분석하여 상기 타이어에 대한 불량 여부를 검출하는 단계; 및 상기 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 포함한다. A method for detecting a tire exterior defect on the basis of de...
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Main Authors | , , , , , |
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Format | Patent |
Language | English Korean |
Published |
27.06.2022
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Abstract | 본 발명에 따른 딥러닝 기반의 타이어 외관 결함 검출 방법은, 타이어에 대한 외관 이미지를 수집하는 단계; 상기 수집된 외관 이미지를 기정의된 불량 검출 모델을 이용해 분석하여 상기 타이어에 대한 불량 여부를 검출하는 단계; 및 상기 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 포함한다.
A method for detecting a tire exterior defect on the basis of deep learning according to the present invention comprises the steps of: collecting exterior images related to a tire; analyzing the collected exterior images by using a predefined failure detecting model, thereby detecting a failure related to the tire; and determining the type of the failure related to the tire, if a failure related to the tire is detected, by analyzing the detected failure area by using a failure classification model defined independently of the failure detecting model. |
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AbstractList | 본 발명에 따른 딥러닝 기반의 타이어 외관 결함 검출 방법은, 타이어에 대한 외관 이미지를 수집하는 단계; 상기 수집된 외관 이미지를 기정의된 불량 검출 모델을 이용해 분석하여 상기 타이어에 대한 불량 여부를 검출하는 단계; 및 상기 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 포함한다.
A method for detecting a tire exterior defect on the basis of deep learning according to the present invention comprises the steps of: collecting exterior images related to a tire; analyzing the collected exterior images by using a predefined failure detecting model, thereby detecting a failure related to the tire; and determining the type of the failure related to the tire, if a failure related to the tire is detected, by analyzing the detected failure area by using a failure classification model defined independently of the failure detecting model. |
Author | HUR JO HOON KEUM GI RYUN BAE YOU SUK LEE JAE GEUN KIM SEONG KYU LEE WOO RAM |
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