본 논문은 경면반사특성을 갖는 솔더볼의 생산공정 관리와 품질확보를 목적으로 머신비전을 적용한 3차원형상을 결함검사방법으로서, 60미크론 이내의 마이크로 솔더볼을 대상으로 정밀한 위치제어장치가 필요없이 임의로 위치한 솔더볼의 반사영상을 취득 후 통계적으로 분석하여 3차원 형상의 결함유무를 검사하는 방법을 제안한다. 이를 위해 복수개의 LED를 링형태로 배열한 광원을 사용하여 트레이에 위치한 많은 수의 마이크로솔더볼을 동시에 촬영한 영상을 취득하고, 영상처리를 통해 반사되는 LED의 상대적 위치를 구한 후, 통계적 분석을 통하여 결함의 유무를 판단하는 방법을 제안하고 실험을 통해 그 효용성을 보인다.
본 연구는 트랜스미션에 들어가는 부품인 차동기어에 대한 자동 검사 장비를 개발하고자 하는 것이다. 본 기술개발은 Micro Vision 자동 검사 장비와 마이크로레이저 자동 검사 장비를 사용하여 만들 것이다. 이는 작업자가 부주의하게 가공한 제품을 전수검사 단계에서 불량률 0를 만들고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 장비를 여러 분야 사업에 적용할 것이다. 포장회사, 너트 볼트 가공업체, 정밀 반도체 상단에 인쇄를 위한 업체, SMT 업체 등 다양한 분야에 비전검사 장비를 판매하고자 한다. 본 기술개발을 통해 불량률 0를 실현하면 모기업으로부터 안정적 물량 확보, 나아가 제품 신뢰도를 바탕으로 수출을 할 수 있는 기반마련의 기회도 가능하다. 자동검사시스템을 국내 자동차 부품 가공업체에 적용할 경우 우리나라 자동차의 신뢰도 또한 크게 상승 할 것으로 생각된다.
이 글에서는 요즘 신문이나 텔레비전을 통해서 인체 내부를 돌며 검사 및 치료를 하는 마이크로 로보트 등의 차세대 첨단기술로서 일반 국민들에게 소개되기도 하며, MEMS, 마이크로머신, 마이크로시스템, 혹은 초소형 정밀기계 등으로 불리는 기술과 이 기술에 대한 각국 (미국, 일본, 유럽, 한국)의 기술 동향을 소개한다. 이에 이어서, 현재 과기처의 선도기술개발사업 (소위 G7사업) 으로서 진행되고 있는 초소형 정밀기계 기술개발 사업에 대한 소개를 한다. 이 분야에 종사하지 않는 보통 사람들을 위해 가급적 쉬운 말로 풀어 쓰도록 노력하였다. 이 글에서 다루고 있는 크기의 기본 단위는 마이크로미터 (천분의 일 밀리미터) 이며, 사람의 머리카락의 직경이 약 100 마이크로미터 (0.1mm) 내외이다. 초소형 기계나 초소형 부품들은 대개 이 머리카락의 직경정도이며, 머리카락속에 모터나 기어 등이 들어있다고 생각해도 크게 틀리지 않을 것이다.
According as the patterns of PCB (Printed Circuit Board) become denser and complicated, quality and accuracy of PCB influence the performance of final product. It's attempted to obtain trust of 100% about all of parts. Because human inspection in mass-production manufacturing facilities are both time-consuming and very expensive, the automation of visual inspection has been attempted for many years. Thus, automatic visual inspection of PCB is required. In this paper, we used an algorithm which compares the reference PCB patterns and the input PCB patterns are separated an object and a scene by filtering and edge detection. And than compare two image using pattern matching algorithm. We suggest an defect inspection algorithm in PCB pattern, to be satisfied low cost, high speed, high performance and flexibility on the basis of $640{\times}480$ binary pattern.
In order to inspect burr geometry and hole quality in micro-drilling processes, a cost-effective method using an image processing and shape from focus (SFF) methods on the machine tool is proposed. A CCD camera with a zoom lens and a novel illumination unit is used in this paper. Since the on-machine vision unit is incorporated with the CNC function of the machine tool, direct measurement and condition monitoring of micro-drilling processes are conducted between drilling processes on the machine tool. Stainless steel and hardened tool steel are used as specimens, as well as twist drills made of carbide are used in experiments. Validity of the developed system is confirmed through experiments.
The increasing requirement for consistency and quality in the automotive industry started the development of a Machine Vision Inspection System (MVIS) for a car seat bottom cushion frame with the goal of providing a higher precision Inspection System with minimal components and less human intervention. The modifications made to an existing PC-based MVIS were shown to improve the accuracy and precision of the system. By using four monochrome cameras, the working distance was lowered and the image distortions were lessened without resorting to extensive image processing. The inspection scripts were evaluated if it could recognize good and bad products and were shown to be robust and able to reach an acceptable level of precision. It was also shown that the amount of human interaction was lessened.
The goal of this paper is automation of a remocon inspection process using machine vision system. This system prevents error that is occurred by physical and spirit condition of human. Also this system has been developed to raise the reliability of remocon inspection. This system has been developed only using PC, CCD Camera and Visual C++ for universal workplaces. The performance of this system is an accuracy improvement of $2{\sim}3[%]$ and a processing time reduction of about 100[ms] against existing pattern matching method.
In this paper, we present a case study of developing MVIS (Machine Vision Inspection System) designed for exterior quality inspection of stamping dies used in the production of automotive exterior components in a small to medium-sized factory. While the primary processes within the factory, including machining, transportation, and loading, have been automated using PLCs, CNC machines, and robots, the final quality inspection process still relies on manual labor. We implement the MVIS with general-purpose industrial cameras and Python-based open-source libraries and frameworks for rapid and low-cost development. The MVIS can play a major role on improving throughput and lead time of stamping dies. Furthermore, the processed inspection images can be leveraged for future process monitoring and improvement by applying deep learning techniques.
TFT-LCD의 결함은 LCD 패널 자체에 존재하는 패턴으로 인해 원본영상과 입력영상 간의 차영상에 문턱치를 적용하여 검출한다. 그러나 카메라의 특성에 기인한 기하학적인 왜곡에 의해, 패널의 패턴 주기에 해당하는 피치가 영상의 중심에서 멀어질수록 심하게 달라진다. 본 논문에서는 주어진 피치영역의 상하좌우 주변영역과의 비교에 기반한 검출을 제안한다. 이때, 왜곡 보정을 위해 피치계산을 위한 특징점을 추출하고 원근변환을 수행한다. 현장 데이터에 대한 실험을 통해 제안방법의 우수성을 입증한다.
자동 시각 검사 장비는 전 세계적으로 제조업 기반의 기업들의 공장 자동화 시스템의 주요 장비로 자리 잡고 있다. 반도체, LCD, 철강, 제지 등 다양한 분야에서 품질관리의 자동화를 위하여 필수적으로 활용되고 있다. 그러나 대학, 직업전문학교 등의 교육기관에서는 이에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있다. 본 논문에서는 자동 시각 검사 시스템의 기술훈련을 위하여 라인스캔 카메라 기반의 자동 시각 검사 장비 교육을 위한 실습 장비에 대해서 다루고 있다. 제작된 시스템은 산업현장에 널리 사용되고 있는 X-Y stage 기반으로 구성되었으며, 영상의 픽셀해상도는 $10-30{\mu}m$의 범위에서 가변적으로 조절 가능하다. 또한 조명구조에 따른 영상효과를 확인하기 위하여, 측면 직사조명과 동축조명을 장착하여 활용할 수 있도록 구성되어 있다. 이는 훈련자가 실습환경에서 다양한 조건들을 변경시키며 실습을 수행할 수 있음을 의미하며, 실제 제조 현장에서 활용되는 라인스캔 카메라 기반의 머신비전 시스템과 거의 동일한 기능을 수행하도록 제작되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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