화학설비의 안전성을 향상시키기 위하여 API-581 절차에 따라 국내실정에 맞도록 개발한 한국형 위험기반검사(K-RBI) 프로그램을 화학설비에 적용하였다. 그 결과, 적용 사업장의 자체 안전관리 수준평가(PSM), 적용 대상공정의 위험도, 고정설비와 배관의 위험도, 그리고 설비의 손상메카니즘을 알 수 있었으며, 공정 위험도와 설비상태로부터 설비의 검사주기를 제시할 수 있었다. 따라서 검사주기 연장 등으로 인한 정비비용의 절감효과와 더불어 생산성 향상, 설비 신뢰도 향상, 설비의 유지 보수 및 이력관리의 전산화 등을 실현할 수 있었다.
본시험은 공정거래를 기할 수 있도록 진섬유량으로부터 생사의 거래중량을 산정할 수 있는 정량거래방법 을 구명하기 위한한 연구로서 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 거래중량인 정량은 원량에서 연감후무수량을 감한 연감수분량의 원량에 대한 백분률인 연감수분률로 부터 산정하면 생사의 진섬유량을 잘 나타낼 수 있고 재현성이 있어 현행검사보다 합리적이다. 2. 연감수분률로부터 정량을 산정함에 있어서 연감후무수량에 대한 공정가산률은 44%로 함이 적당하다고 판단된다. 3. 섬도검사 잔사인 섬도사의 연감률과 하구의 연감률을 대표할 수 있을 것으로 생각되는 시료사(24타래) 의 연감률 사이에 통계적인 유의차가 없었으므로 섬도사의 연감률은 하구의 연감률을 대표할 수 있다. 4. 우리나라는 연감수분율검사에 의한 정량검사를 실시하면 약 2억원의 이득을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 전기 및 전자 쓰레기의 대책으로 Printed Circuit Board (PCB) 부착형 Radio-Frequency Identification (RFID) 태그 칩을 이용한 사물인터넷 디바이스 생산 공정에 대한 모델을 제안한다. 전기 및 전자제품은 PCB 부품실장 공정과 검사가 필요하다. 또한 현재 제조사들이 사용하는 바코드 시스템은 Surface Mount Technology (SMT)공정이 완료되기 전까지 PCB 이력 관리가 불가능하다. 논문에서 제안한 PCB 부착형 RFID 태그 칩을 이용한 사물인터넷 디바이스 생산 공정 모델은 바코드 방식과 같은 출력-부착 단계가 필요하지 않다. 태그 칩은 각 단계의 공정 데이터가 기록될 수 있고, 데이터베이스 시스템 (DBMS) 접속 횟수를 현격히 줄일 수 있다.
본 논문에서는 제조산업의 제품 품질검사의 자동화를 위한 딥러닝 기법을 제안하고 모델의 성능 최적화를 위한 특징 추출 필터의 크기를 비교한다. 이미지 특징을 자동 추출할 수 있는 CNN을 사용하여 전문인력 없이 제품의 표면 결함을 검출하고 제품의 적합성을 판단할 수 있는 이미지 처리 알고리즘을 구축하고 산업 현장에 적용하기 위한 검증 지표로 검출 정확도와 연산속도를 측정하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 확인한다. 또한 연산량에 따른 성능 비교를 위해 필터의 크기에 따른 CNN의 성능을 비교하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 최적화한다. 본 논문에서는 커널의 크기를 다르게 적용했을 때 빠른 연산으로 높은 정확도의 검출 결과를 얻었다.
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.
프레스 공정은 제품의 대량 생산에 주로 사용되며, 제품의 생산관리를 위해 공정 중 발생하는 제품 결함 탐지는 중요하다. 결함 탐지를 위해 검출자의 육안을 통한 검출 방법이 주로 사용되고 있으나, 이 방법은 검출자에 따라 정확도 및 효율이 크게 좌우된다. 따라서 검출자의 영향을 받지 않고 일정 이상의 검출 능력을 갖춘 자동검출시스템이 필요하다. 본 연구에서는 프레스 라인의 영상촬영시스템을 활용하여 공정 중 패널이미지를 획득 및 패널 결함검출기법을 개발하였다. 결함이 없는 제품이미지를 기저이미지로 선정한 뒤, 이미지 내 외곽라인 요소들에 대한 히스토그램을 이용하여 결함이 존재하는 패널이미지와 비교를 통해 결함검출을 수행하였다. 또한 실험실 및 실제 프레스 라인 실험을 통하여 신뢰성을 확인하였다. 실험 결과 프레스 공정 중 생기는 패널의 크랙결함에 대한 탐지가 가능하였으며 추후 이미지 처리의 가속화 및 최적화 진행 시, 검출률 및 검출 속도 향상시 현장 적용 가능함을 확인하였다.
본 연구는 고사리와 도라지의 HACCP(Hazard Analysis Critical Control Point)시스템 적용에 필요한 미생물학적 위해 요소 분석을 위한 목적으로 수행되었다. 제조공정도는 일반적인 제조업체의 제조공정을 참고하여 작성하였다. 원료농산물의 미생물학적 위해요소 분석결과 일반세균수는 도라지에서 $6.2{\times}10^3CFU/g$ 로 가장 많이 검출되었다. 하지만, 소독공정 이후의 미생물검사 결과는 모든 균이 검출되지 않아 안전한 것으로 나타났다. 제조환경과 작업자의 미생물 검사 결과, 체계적인 세척 및 소독을 통하여 작업자 위생교육 등을 기반으로 개인위생과 함께 미생물학적 위해를 감소시켜야 할 것으로 사료된다.
산업체에서 사용되는 BLDC 모터 제어보드의 경우에는 대량 생산을 통하여 제작하며, 제작과정에서 발생한 불량 제어보드는 모터의 초기 기동실패와 고속회전시의 소음 및 화재 발생 등의 원인일뿐만이 아니라 이를 사용하여 응용제품을 생산하는 업체의 품질관리면에서 제어보드의 이상유무 확인이 반드시 필요하다. 일반적인 모터 제어보드의 이상 유무는 육안 및 소음에 의한 방법으로 모토의 기동실패나 고속 회전을 통한 소음등으로부터 경험에 의해 판단한다. 그러나 고속 회전시 발생되는 소음으로 모터 제어보드의 이상유무를 판단하게 되면 이상유무 판단에 필요한 시간이 길어져 대규모 생산과정에 적합하지 않을 뿐만아니라 작업자의 경험에 의존하게 됨으로써 생산성에 지장을 주게된다. 또한 검사시간을 줄이기 위하여, 저속 회전만으로 이상유무를 판단하고자 할 경우 소음정도가 약해 이상유무를 판단하기가 매우 어렵고 더욱더 숙련된 검사자를 필요로 하게 되므로 생산공정에 자동검사기의 도입이 필요하디. 본 논문은 BLDC 모터 제어기의 이상이 발생할 수 있는 경우를 고찰하고, 이러한 BLDC 모터 제어보드의 이상상태가 납땜불량 및 소자 파괴 의하여 입${\cdot}$출력이 비정상적으로 이루어 질 경우의 전류신호와 정상일 때의 전류신호를 비교분석한 후 이를 검출할 수 있는 아날로그 회로를 구현하고 실험을 통하여 검증을 하였다. 또한 이러한 BLDC모터 제어기의 검사기를 아날로그 회로로 구현할 경우의 주의점을 고찰한다.
본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널 생산 공정에서 카메라를 이용한 검사장비와 색차계를 이용한 검사장비 사이의 색차를 줄이기 위한 칼라 보정 방법을 제안한다. 칼라 보정 행렬은 두 장비에서 RGB 원색과 기준백색의 색도좌표로 획득한 RGB에서 XYZ 변환 행렬들 사이의 관계를 이용함으로써 구성할 수 있다. 제안한 칼라 보정 방법이 적용된 비접촉식 칼라 검사장비가 다양한 테스트 칼라에 대하여 영역 칼라 CCD 카메라에 의해 획득된 색도좌표를 색차계에 의해 측정된 색도좌표로 만족스럽게 보정됨을 실험결과에서 확인할 수 있다.
AOI 검사기는 SMT 공정 상에서 PCB (printed Circuit Board) 상의 부품들을 카메라로 촬영하고 촬영된 영상을 2D 혹은 3D 형태의 이미지로 재구성하고 분석하여 이상 여무를 판단하는 장비다. 검사를 하고자 하는 PCB의 크기가 카메라가 촬영할 수 있는 영역 보다 큰 경우가 대부분이기 때문에 PCB 상에 마운트 되어 있는 부품들을 모두 촬영하기 위해서는 여러 차례 나누어 촬영해야 할 필요가 있으며 이 때문에 PCB 상에 촬영해야 하는 부품들을 가능한 FOV에 많이 포함될 수 있도록 여러 FOV 영역으로 나누고 이렇게 나누어진 FOV 영역들을 최적의 경로로 이동하며 촬영할 수 있도록 하기 위한 알고리즘이 필요하다. 기존 논문들은 대부분 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘에 대해 다루어 왔다. 일반적으로 생산이 진행되는 시점에서는 검사해야 할 PCB에 대한 정보 (PCB의 크기, 부품의 위치, 크기, 종류 등)는 이미 정해져 있기 때문에 경로 계획 최적화 수행은 PCB 정보에 변동이 없다면 한차례만 하면 된다. 하지만 검사를 할 수 있도록 Teaching 하는 단계에서는 PCB 정보가 지속적으로 변경될 수 있으며 이에 따라 최적화를 여러 차례 수행해야 할 필요성이 있다. 최적화를 위한 처리 시간은 부품의 개수, PCB 상에서의 분포정도등에 따라 증가하기 때문에 PCB 정보가 변경될 때 마다 최적화를 수행하게 되면 비효율적으로 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 연구하고 해결책을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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