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Development of Inspection System for Surface of a Shock Absorber Rod using Machine vision

머신비전을 이용한 업쇼버 로드의 표면검사 시스템 개발

  • Kim, Seong-Jin (Chonbuk National University Automobile-parts & Mold Technology Innovation Center) ;
  • Lee, Seong-Cheol (Department of Mechanical Engineering, Chonbuk National University)
  • 김성진 ((사)전북대학교 자동차부품금형기술혁신센터) ;
  • 이성철 (전북대학교 기계공학과)
  • Received : 2014.03.06
  • Accepted : 2014.06.12
  • Published : 2014.06.30

Abstract

A shock absorber rod is located in the center of the absorber piston and is responsible for the reciprocating movement portion. If it has surface defects, the damping performance of product will be adversely affected. A rod surface has gloss by heat treatment. Therefore, it is difficult to find a defect, such as dust, imprints, and blowholes. Because a total inspection is achieved by visual inspection by workers, it causes eyestrain and the quality of the product is not constant. In this paper, a machine vision system was developed to find a defect using a line-scan camera. The machine can detect surface defects than 0.3mm. To minimize the occurrence probability of defects on the inspection process, the developed auto inspection system had an automatic feeding system and incorporated a protection system. Through the development of this system, which relies on the operator's visual inspection of the surface of the shock absorber, the Rod inspection system constructed quality inspection standards and standardized tests to ensure improved reliability.

쇼크 업쇼바의 로드는 피스톤부 중심에 위치하여 왕복운동을 담당하는 부분으로 표면의 불량(찍힘)이 있을 경우 감쇠력에 대한 차이로 제품 성능을 제대로 발휘하는데 문제 발생의 요인이 되고 있다. 로드표면은 열처리 상태로 표면 광택으로 인하여 쉽게 불량이 표시되지 않으며, 작업자가 육안으로 로드의 이물질 및 찍힘, 기포 검사를 진행함으로써 눈의 피로도가 높아지고, 작업자 육안에 의존하기 때문에 제품의 검사 품질이 일정하지 않다. 본 연구에서는 제품의 원통 형상을 고려하여 라인스캔카메라를 이용한 머신비전 영상처리 기법으로 0.3mm이상의 표면의 불량을 검출하고, 검사단계에서 발생할 수 있는 표면 불량을 최소화하기 위한 전 공정 자동이송 및 양불 제품의 혼입을 방지하는 자동검사 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 표면검사 시스템 개발로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있던 쇼크업쇼버 로드의 표면에 대한 정밀 검사시스템 구축으로 품질검사 기준을 확보하고 표준화된 검사로 신뢰도가 향상되었다.

Keywords

References

  1. J. H. Jang, K. W. Lee, "A Technical Trend of Vehicle Suspension Control Systems", Auto Journal, Vol. 31, pp. 33-41, 2009.
  2. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, 2nd Edition. Prentice Hall, 2001.
  3. I. Piras, Digital Image Processing Algorithms And Applications, WILEY, 2000.
  4. S. H. Yu, Y. K. Kim, "On the TFT-LCD Cell Defect Inspection Algorithm using Morphology", Journal of the Korean Institute of Illuminating an Electrical Installation Engineers, Vol.21, No.1, pp. 19-27, January 2007. DOI: http://dx.doi.org/10.5207/JIEIE.2007.21.1.019
  5. S. M. Kim, J. Y. Yoon, Y. C. Lee, and S. C. Lee, "Inspection System of Omission and Eccentricity of Welded Nuts using Machine Vision", Control, Automation and Systems Symposium 2006, ICASE, pp. 506-511, 2006.
  6. Thomas Klinger, Image Processing with LabVIEW and IMAQ Vision, Prentice Hall, June 11, 2003.
  7. National Instrument, NI VISION Manual, pp. 517-521, 1990.
  8. Linda G. Shapiro and George C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001.
  9. David Vernon, Machine Vision, Automated Visual Inspection and Robot Vision, Prentice Hall, pp. 118-130, 1991.
  10. S. H. Han, "Vision System Design for Automated Test and Repair of Steam Generator Holes in Nuclear Power Plants," Journal of the Korean Society for Precision Engineering, Vol.15, No.6, pp.5-14, 1998.
  11. S.J.Yang, S.J.Kim, S.C.Lee, G.E.Yang, "Development of Surface Inspection System Using Line Scan Camera in Shock Absorber Rod", KSPE spring conference 2011, pp. 309-310.
  12. C.Y.Lim, D.W.Shin, J.K.Yoon, "A Yarn process Inspection system using Image Processing", Journal of Korean Society for Precision Engineering, Vol.30, No.5, pp513-519. DOI: http://dx.doi.org/10.7736/KSPE.2013.30.5.513