다양한 얼룩 불량 판별 성능 고도화를 위한 딥러닝 기술 개발

직책 : 연구 책임자

기간 : 2016. 03. ~ 2017.02.

연구 내용

본 연구개발은 삼성 디스플레이 패널의 검사 이미지 데이터를 활용하여 다양한 클래스 라벨을 가지고 있는 얼룩 불량 판별에 적용 가능한 딥러닝 기술을 개발하고자 한다. 본 기술을 통해 기존의 자동 검사 시스템으로 특징지어질 수 없었던 불량 형태의 이미지 특성을 추출하고, 제품의 불량 여부를 자동적으로 판별하는 것이 목적이다. 딥러닝은 표현을 학습하는 기술로, 대량의 데이터로부터 정보를 효과적으로 추출하고 축약할 수 있는 머신 러닝 기법 중 하나이다. 딥러닝의 구조적 특징 덕분에 매우 복잡한 데이터도 함수로 표현할 수 있게 되었으며, 최근 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 좋은 성능 개선을 보이고 있는 알고리즘이다.

과제의 내용은 보안상 생략한다.