최근 산업 분야 자동화의 발전에 따라 이상 징후 검출에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 공장 자동화에 사용되는 이상 징후 검출의 응용분야로 카메라를 사용한 결함 검사가 있다. 비전 카메라 검사는 공장 자동화에서 높은 성능과 효율성을 보이지만, 조명과 환경조건의 불안정성을 극복하기가 어렵다. 딥러닝을 이용한 카메라 검사가 훨씬 더 높은 성능을 보이면서 비전 카메라 검사의 문제를 해결할 수 있지만 학습을 위해 엄청난 양의 정상 데이터 및 비정상 데이터를 요구하기 때문에 실제 산업 분야에 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 정상 데이터만을 사용한 72개의 기하학적 변환 딥러닝 방법으로 비정상 데이터 수집 문제를 극복하고, 성능 개선을 위한 특이치 노출 방법을 추가한 네트워크를 제안한다. 이를 자동차 부품 데이터 및 이상치 검출용 데이터베이스인 MVTec 데이터 셋에 적용하고 검증함에 의해 실제 산업 현장에서 적용할 수 있음을 보인다.
실장 PCB에 대한 검사업무는 많은 인력과 시간비용을 요구 제품의 생산성을 저하시킴으로써 제품에 대한 경쟁력 확보에 큰 장애요인이 되고 있다. 따라서, 기업들은 검사 자동화를 추진하여 왔는데, 검사 생산성을 획기적으로 개선하기 위해서는 검사패턴을 자동 생성하고 아날로그 회로나 디지털 회로상의 전자 소자나 회로 기능을 선택적으로 검사함으로써 검사비용을 최소화할 수 있는 다기능 검사 기능이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 회로 보오드상의 부품 특성에 따라 최적의 검사패턴을 자동 작성하고 동시에 실행할 수 있는 지능형 검사 시스템을 개발하고자 한다.
휴대폰 부품 및 정밀광학측정장비 제조전문기업으로 이름이 잘 알려진 (주)지엔오(대표 · 배순구)는 최근 2메가급의 카메라폰이 등장하고 있는 시점에 맞추어 기존에 작업자의 육안검사에 의존하던 카메라모듈의 초점검사공정을 자동화한 자동포커스 렌즈시스템 개발을 완료하면서 시장의 주목을 받고 있다. 또한 소형카메라에 장착되는 광학시스템 및 렌즈의 성능평가방법의 표준화사업에도 참여하여 초소형 카메라모듈의 제조, 생산업체로서의 위치도 확고히 하고 있다.
최근에 디스플레이 산업이 변화하고 우리나라 기업들이 세계시장을 주도해나가고 있는 실정이다. 특히 FPD 기술에 있어서 화면의 크기가 급속하게 대형화함에 따라 품질향상과 생산성 향상을 위해서 생상환경과 설비의 자동화가 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 FPD 제조 공정 중 화학 증착 및 메탈 주입 공정 중 원판 GLASS의 이송 및 고정에 있어 항시 사용하는 GLASS CARRIER의 검사에 있어서 자동으로 검사할 수 있는 시스템을 제안한다.
수많은 부품들로 구성되는 정보통신 기기들은 제조 시, 부품의 이상 유무를 정확히 판단하고 불량부품을 배제하는 것이 품질 개선을 위해 매우 중요하다. 최근 그 수요가 급격히 증가하고 있는 LCD의 경우, 제조 공정에서 LCD 패널을 보호하기 위해 외부 프레임을 합착하는 너트의 이상 유무를 판단하기 위해 인력에 의한 목시(目視)검사를 수행하고 있다. 생산이 급격히 확대되고 있는 이와 같은 장비의 부품 검사를 위한 자동화 시스템에 대한 필요성이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 LCD 프레임 제작 시에 삽입되는 너트의 불량 유무를 이미지 프로세싱을 이용하여 자동으로 검사하는 장비의 개발에 대하여 기술하였다. 개발된 시스템은 투입되는 너트의 나사선 개수, 피치 간 간격, 피치의 폭, 너트의 내경 측정을 자동으로 수행한다. 시스템의 고정밀도를 위해 고배율 렌즈와 교정 툴을 사용하고, 측정 결과 값을 일정하게 유지하기 위해 자동 광량 조절 조명을 제작하고, 자동 검사를 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발 시스템을 실제 현장라인에 적용하여 에러율 측정을 통해 인력에 의한 검사보다 우수한 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 사장교의 핵심부재인 케이블 점검을 위한 자동화 검사 시스템을 개발하였다. 강자성체로 이뤄진 연속체 구조물인 케이블의 내외부 검사에 적합한 비파괴검사법으로는 선행연구를 통해 검증된 누설자속탐상법이 적용되었고, 홀센서와 영구자석을 이용하여 다채널의 누설자속 측정용 자기센서헤드를 제작하였다. 또한 케이블 검사의 자동화로 접근성을 높이기 위해 사장교 케이블을 따라 이동할 수 있는 바퀴굴림 방식의 케이블 등반 로봇을 설계 및 제작하였고, 로봇을 다양한 디바이스에서 모니터링 및 제어하기 위한 컨트롤 프로그램을 제작하였다. WLAN 방식의 무선통신기술을 적용하여 원격으로 계측 데이터 전송 및 로봇제어를 가능하게 하였다. 최종적으로 본 연구를 통해 개발된 세부 기술들이 연동된 누설자속탐상법 기반 케이블 이동형 진단 시스템을 이용하여 실제 운용중인 서해대교의 케이블을 대상으로 현장 시험을 수행함으로써 본 시스템의 현장 적용성을 검증해보았다.
레이저 프린터의 드럼 자동시각 검사 시스템은 사람의 육안 검사를 자동화함으로써 정확하고 신속한 제품 검사가 가능하도록 한다. 또한 검사 결과를 데이터베이스화함으로써 지속적인 불량 발생 요인을 찾아 조치할 수 있어 불량률 감소와 제품 신뢰도 향상을 도모할 수 있다. 본 연구에서는 레이저 프린터 드럼의 표면에 발생하는 결항을 자동으로 검사하는 시각 검사 시스템을 구현하였고 이를 적용하여 신속하고 정확한 검사가 가능함을 보였다.
자동차 전자 부품 중 하나인 정션박스의 자동 시각 검사 시스템은 사랑의 육안 검사를 자동화함으로써, 정확하고 빠른 검사가 가능하다. 또한 검사 결과를 데이터베이스화하여 지속적인 불량 발생요인을 분석할 수 있기 때문에 불량률을 감소시켜 제품 신뢰도를 향상시킬 수 인다. 본 연구에서는 정션박스에 삽입된 퓨즈와 릴레이의 유무 및 오결합을 자동으로 검사하는 자동 시각 검사 시스템을 구현하였고 이를 적용한 결과 신속하고 정확한 검사가 가능함을 보였다.
최근 수년간에 걸쳐 이루어진 센서기술의 발달과 컴퓨터를 이용한 데이타 처리능력의 혁신적인 발전은 대형의 복잡한 시스템을 실시간으로 운용하는데 있어서 막대한 양의 정보를 적절히 처리할 수 있는 기술을 요구한다. 예를 들어, 제철 또는 화학공장 공정제어에 있어서 여러 단계의 복잡한 공정의 상태에 관련된 정보는 다양한 센서들에 의하여 감지되어 제어컴퓨터에 전달된다. 또한 제어컴퓨터에서 생성되는 데이타는 자동화장비들의 각 구동장치로 분배된다. 이와 더불어 전체공정의 운용 및 관리와 제품의 품질 검사 및 시험에 관련된 데이타들도 적절히 전송되어야 한다. 또한 공장의 생산자동화 시스템에서도 수많은 로봇, PLC, CNC,AGV,켠베이어, 자동창고 등 자동화장비관련장비들의 시간적,공간적인 작업상태와 작업환경에 대한 무수한 정보들은 다양한 센서들에 의하여 감지되어 제어컴퓨터로 전달되어야 한다. 이러한 막대한 양의 데이타들을 적시에 수집하여 가공한 후 적시, 적소에 분배해 줄 수 있는 데이타 전송기술의 확보는 미래의 첨단생산시스템으로 인식되는 CIM(Computer Integrated Manufacturing)및 분산제어시스템(Distributed Control System)의 구축을 위한 선결과제라 할 수 있다. 이러한 문제들은 발전소, 최신예 항공기와 인공위성 등과 같이 고도의 제어기능과 매우 높은 신뢰도를 요구하는 시스템들에서도 마찬가지로 제기된다.
최근 여러 산업 분야에서는 품질의 향상과 생산성을 높이기 위해 자동화 검사 장치 개발이 활발하게 연구 되고 있다. 본 연구에서는 비전을 이용한 신뢰도 높은 슬라브(Slab) 표면 검사 자동화 알고리즘의 전처리 단계인 오실레이션 마크(Oscillation mark) 검출을 목표로 한다. 슬라브 영상의 경우 조업시에 발생하는 산화 물질인 스케일(Scale)이 영상 전체에 분포하고 있으며, 이러한 스케일은 형태적 특징 및 밝기 특징이 일정치 않기 때문에 오실레이션 마크 검출 성능을 저하 시킨다. 따라서 스케일의 영향을 최소화 하고 효과적으로 오실레이션 마크를 검출하기 위해 가버 필터(Gabor filter)와 수직 투영 프로파일(Vertical projection profile)을 이용한 노이즈 제거 방법을 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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