Deep learning-based fabric defect detection: A review
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논문 정보
- 제목: Deep learning-based fabric defect detection: A review
- 저자: Yavuz Kahraman (Adiyaman University), Alptekin Durmuşoğlu (Gaziantep University)
- 학회/저널: Textile Research Journal
- 발행일: 2022-10-17
- DOI: 10.1177/00405175221130773
- 주요 연구 내용: 2003년부터 현재까지 발표된 딥러닝 기반 직물 결함 검출 관련 논문 38개를 체계적으로 검토하고 분류함. 연구들은 주로 합성곱 신경망(CNN), 생성적 적대 신경망(GAN), 오토인코더(Autoencoder), 순환 신경망(LSTM)과 같은 주요 딥러닝 아키텍처를 기반으로 분석되었음.
- 주요 결과 및 결론: 딥러닝, 특히 CNN 기반 방법론이 직물 결함 검출에서 95% 이상의 높은 성공률을 보이며 매우 효과적임을 확인함. 가장 많이 활용된 공개 데이터셋은 TILDA였으나, 연구의 일반화와 재현성을 위해 표준화된 대규모 데이터베이스 구축의 필요성을 제기함.
- 기여점: 본 논문은 딥러닝 기반 직물 결함 검출 분야를 전문적으로 다룬 최초의 최신 리뷰 연구임. 주요 딥러닝 아키텍처의 장단점을 비교 분석하고, 사용된 데이터셋과 성능을 종합적으로 정리하여 해당 분야 연구자들에게 유용한 참고 자료와 향후 연구 방향을 제시함.