• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.6 no.2
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• pp.3-14
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• 1991

최근의 생산자동화 분야에는 제품의 다양화, 라이프사이클의 단기화 등의 요구에 대응하기 위하여 유연성, 확장성, 보수성이 높은 공정 적용시스팀의 실현요구가 높아지고 있다. 이 요구에 대응하기 위하여 조립, 검사 등의 공정라인에서는 프로그램이 가능한 PLC, 로보트 등의 단위제어기기를 조합하여 작업스테이션을 구성하고 이들을 반송차 등으로 연결하여 운영하는 사례가 늘어나고 있다. 이러한 자동화의 실현을 가능하게 하기 위하여 대상공정의 단위 제어기기에 따라 라인 운용의 변경 등에 유연하게 대응하고 또한 재기동 조정, 이상처리 등의 지원기능을 보유하기 위한 공정구축의 해석과 제어시스팀의 운용기법이 연구되고 있다. 본고에서는 이러한 생산라인에서의 단위제어기기의 새로운 요구와 공정의 해석을 위하여 C-net와 Grafcet기법과 이의 활용사례를 소개한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.43-45
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• 2008

박막 제작공정은 반도체 제작 공정, 고정밀도의 하드디스크 및 레이저 디스크 기술, LCD/P에 DML평판 디스크 플레이어 제작 공정에 있어 중요한 기술이다. 더욱이, 이 공정은 이동 전화 커버의 증착 및 전자 차폐의 일반기술, 램프의 반사판, 화장품 용기, 몇몇 상품에 있어 카메라 렌즈의 광학 표면 코팅과 코팅 필름 제작에 사용된다. 본 연구의 주요목적은 반도체 제작 공정과 많은 산업 분야에서 기본 재료로 사용되는 전영저항의 개발에 있다. 개발 공정은 다음과 같다. 전자빔이 최상의 진공 분위기에서 텅스텐 필라멘트의 열에 의해 방출된다. 그때 전자는 높은 전압에서 가속화된다. 전자들은 반대 재료에 충돌되고, 반대편 재료는 발생 열에 의해 코팅된다. 1차년도 연구목적은 고성능 전열 저항체 개발을 위한 지름 당 필라멘트 선의 기계적 특성을 조사하고 CAE 해석을 수행하며, 2차 년도에는 대량 생산 라인 구축을 위한 자동검사 라인 개발에 초점이 맞추어져 있다. 만일, 본 연구를 통해 전열 저항체가 개발된다면, 그 제품은 고효율, 외국제품 대비 가격 경쟁력을 가지므로 제품 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.2
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• pp.71-82
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• 2022

In order to replace the sampling tensile test of products produced in the tab welding process, which is one of the automotive battery manufacturing processes, vision inspectors are currently being developed and used. However, the vision inspection has the problem of inspection position error and the cost of improving it. In order to solve these problems, there are recent cases of applying deep learning technology. As one such case, this paper tries to examine the usefulness of applying Faster R-CNN, one of the deep learning technologies, to existing product inspection. The images acquired through the existing vision inspection machine are used as training data and trained using the Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 model. The results of the conventional vision test and Faster R-CNN test are compared and analyzed based on the test standards of 0% non-detection and 10% over-detection. The non-detection rate is 34.5% in the conventional vision test and 0% in the Faster R-CNN test. The over-detection rate is 100% in the conventional vision test and 6.9% in Faster R-CNN. From these results, it is confirmed that deep learning technology is very useful for detecting welding error of lead tabs in automobile batteries.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2006.04a
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• pp.301-307
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• 2006

한국형 위험기반검사 프로그램을 석유화학공장에 적용하여 사업장의 안전관리 이행수준, 공정 위험도 등급 및 분포 및 설비의 손상메카니즘 분포를 산출하였으며, 이를 바탕으로 검사주기 변경으로 설비검사를 수행함으로써 배관의 안전성을 향상시키고, 검사비용을 절감할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.568-571
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• 2008

하드웨어 개발에 있어서 데이터의 신속한 처리와 공정의 저렴한 비용을 위해 회로의 많은 부분이 게이트 레벨에서 구현된다. 기능 검사는 하드웨어 개발에 있어서 설계의 기능을 분석하는 중요한 설계 흐름이다. 기존의 기능 검사는 사용자의 요구에 의해 하드웨어 시스템이 복잡해지고 개발 주기가 점점 빨라지는 시장의 특성으로 인해 설계자에게 시간적 경제적인 부담감을 준다. 본 연구에서는 설계자에게 가중되는 부담을 극복하고 보다 효율적인 기능 검사를 위해 모델 체킹을 동치성 검사에 적용하는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.354-357
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• 2007

하드웨어 개발에 있어서 데이터의 신속한 처리와 공정의 저렴한 비용을 위해 회로의 많은 부분이 게이트 레벨에서 구현된다. 기능 검사는 하드웨어 개발에 있어서 설계의 기능을 분석하는 중요한 설계 흐름이다. 기존의 기능 검사는 사용자의 요구에 의해 하드웨어 시스템이 복잡해지고 개발 주기가 점점 빨라지는 시장의 특성으로 인해 설계자에게 시간적 경제적인 부담감을 준다. 본 연구에서는 설계자에게 가중되는 부담을 극복하고 보다 효율적인 기능 검사를 위해 모델 체킹을 동치성 검사에 적용하는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1621-1624
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• 2010

디스플레이 모듈 검사 장치는 디스플레이 모듈 제조공정 및 품질보증부서에서 주로 사용되며, 디스플레이 모듈의 불량유무를 확인하여 디스플레이 출하 제품의 품질을 높이는 장비이다. 기존의 검사장비는 부피가 크고 별도의 프로그램을 통하여 PC에서 제어하는 형태로 되어 사용이 불편하고 휴대가 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 소형 휴대형 디스플레이 모듈 검사 장치를 설계 및 구현하였다. 설정데이터 전송 및 1600*1200크기의 EPD 디스플레이에 JPEG/BMP정지영상을 출력하여 BMP재현함으로 검사기기의 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.10 no.1
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• pp.31-45
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• 2006

Recently advanced device and sophisticated manufacture process by high-density, high-integration require critical inspection criteria in SMT(surface mounting technologies). Especially for solder paste which come out over 60% of inferior goods of all product, 3-dimensional inspection replaces 2-D inspection as a effectiveness substitute of this trend. Therefore this paper proposes a fast 3-D inspection system and measurement algorithm automatically inspecting 3-D solder paste of PCB in SMT assembly line. The proposed method generates 3-D surface of data using B-spline algorithm and then extracts to inspect the pad.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2010.05a
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• pp.50-50
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• 2010

최근 토요타 자동차의 대량 리콜 사태로 안전과 관련된 자동차 품질에 대한 관심과 중요성이 크게 부각되었다. 본 연구에서는 나날이 높아지고 있는 자동차 품질 기준과 생산 비용 절감, 공정 자동화 요구에 부응하기 위한 차체 저항 점 용접부 품질 검사 자동화 기술 개발을 위해 적용 가능한 센서들을 비교, 검토하였다. 알려진 비파괴 검사 방법은 초음파, 와전류, 방사선 검사법 등 다양한 방법들이 존재하지만, 이 연구에서는 생산 라인 현장 적용이 가능한 소형 센서들을 중심으로 검토 영역을 제한하였다. 검토된 비파괴 검사 방법은 총 5가지 종류로 종래의 수동 초음파 검사법, 집적된 탐촉자를 이용한 3차원 초음파 검사법, NAUT(Non-contact Air-coupled Ultrasonic Test), EMAT(EletroMagnetic Acoustic Test), 그리고 너겟 프로파일러$^{TM}$이다. 이 연구에서는 각 검사법의 원리와 장단점을 설명하고 생산 라인 적용에 필요한 필수 항목들에 대해 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.