Unsupervised Learning-Based Defect Detection in PCB Circuit Images for Automated Quality Inspection
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본 연구는 그래프 신경망(GNN)을 기반으로 한 모터 결함 진단 모델을 제안합니다. FFT와 웨이블릿 변환 전처리 기법을 적용한 GNN 모델은 F1 스코어 0.95의 높은 정확도를 달성하며, CNN과 SVM 등 기존 모델 대비 낮은 오분류율과 높은 신뢰성을 보입니다.
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