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유성근 ( Sung Geun Yoo ),조성만 ( Sung Man Cho ),송민정 ( Minjeong Song ),전소연 ( Soyeon Jeon ),임송원 ( Song Won Lim ),정서경 ( Seokyung Jung ),박상일 ( Sangil Park ),박구만 ( Gooman Park ),김희태 ( Heetae Kim ),이대성 ( Daesung 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
라벨인식과 같은 광학 문자 인식은 영상처리를 활용한 컴퓨터 비전의 대표적인 연구분야이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 라벨인식 시스템을 고안하였다, 생산 라인에 적용되는 라벨인식 시스템은 인식 속도가 중요하기 때문에 기존의 R-CNN기반의 딥러닝 신경망보다 월등히 빠른 오브젝트 검출 시스템 YOLO를 활용하여 문자를 학습 및 인식 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 기존 시스템에 근접하는 문자인식 정확도를 제공하고 자동으로 문자영역을 검출 가능하며, 라벨의 인쇄불량을 판독하도록 하였다. 또한 개발, 배포, 적용이 한번에 가능한 프레임워크를 통하여 생산현장에서 발생하는 다양한 이미지 처리에 활용될 전망이다.