Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.6
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pp.96-104
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2003
This paper presents the measurement and correction method of PCB alignment errors for PCB screen printer. Electronic equipment is getting smaller and yet must satisfy high performance standard. Therefore, there is a great demand for PCB with high density. However conventional PCB screen printer doesn't have enough accuracy to accommodate the demand for high-resolution circuit pattern and high-density mounting capacity of electronic chips. It is because the alignment errors of PCB occur when it is loaded to the screen printer. Therefore, this study focuses on the development of the system which is able to measure and correct alignment errors with high-accuracy. An automatic optical inspection part measures the PCB alignment errors using machine vision, and the high-accuracy 3-axis stage makes correction for these errors. This system used two CCD cameras to get images of two fiducial marks of PCB. The centers of fiducial marks are obtained by using moment, gradient method. The first method is calculating the centroid by using first moment of blob, and the latter method is calculating the center of the circle whose equation is obtained by curve-fitting the boundaries of fiducial mark. The operating system used to implement the whole set-up is carried in Window 98 (or NT) environment. Finally we implemented this system to PCB screen printer.
A generalized structural design equation can be used to simplify and systematize a telecentric lens system composed of multiple lenses, as a creative design method of the authors. Through this structural equation, we have investigated the feasibility and design methodology of a telecentric lens equipped with a conventional smartphone camera for machine vision. As a result, we could verify and present a useful, generalized structural equation termed the $f{\theta}$ formula, being able to divide and combine the whole telecentric lens system into two modularized lens groups.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.453-458
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2016
One of the most common applications of machine vision is quality inspections in automated production. In this study, a welding inspection system that is controlled by a PC and a PLC equipped with a multi-camera setup was developed. The system was designed to measure the primary dimensions, such as the length and width of the welding areas. The TCP/IP protocols and multi-threading techniques were used for parallel control of the optical components and physical distribution. A coaxial light was used to maintain uniform lighting conditions and enhance the image quality of the weld areas. The core image processing system was established through a combination of various algorithms from the OpenCV library. The proposed vision inspection system was fully validated for an actual weld production line and was shown to satisfy the functional and performance requirements.
Today, with the improvement of deep learning technology, computer vision areas such as image classification, object detection, object segmentation, and object tracking have shown remarkable improvements. Various applications such as intelligent surveillance, robots, Internet of Things, and autonomous vehicles in combination with deep learning technology are being applied to actual industries. Accordingly, the requirement of an efficient compression method for video data is necessary for machine consumption as well as for human consumption. In this paper, we propose an object-based compression of thermal infrared images for machine vision. The input image is divided into object and background parts based on the object detection results to achieve efficient image compression and high neural network performance. The separated images are encoded in different compression ratios. The experimental result shows that the proposed method has superior compression efficiency with a maximum BD-rate value of -19.83% to the whole image compression done with VVC.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.3
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pp.49-56
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2014
Generally, the tool presetter is utilized to align and measure some specific dimensions of a machine tool. It is classified into two types(contact and contactless) according to the measurement method, and the optical sensor based contactless scheme has the advantages of measurement flexibility and convenience. This paper describes the design and realization of an industrial tool presetter using machine vision and linear scaler. Before measurement, the objective tool is attached to the mechanical mount and is aligned with the optical apparatus. After capturing tool images, the suggested image processing algorithm calculates its dimesions accurately, combining the traversing distance from the linear scaler. Experimental results conforms that the present tool presetter system has the precision within ${\pm}20um$ error.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.3
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pp.84-90
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2004
Today, automobile world market is highly competitive. In order to strengthen the competitiveness, quality of automobile is recognized as important and efforts are being made to improve the quality of manufactured components. The directional ability of automobile has influence on driver directly and hence it must be solved on the preferential basis. In the present research, an automated vision system has been developed to inspect the front chassis module. To interpret the inspection data obtained for front chassis module, new interpreting algorithm have been developed. Previously the control of tolerance of front chassis module was done manually. With the help of the new algorithm developed, the dimension is calculated automatically to check whether the front chassis module is within the tolerance limit or not.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.245-250
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2003
Today, automobile world market is highly competitive. In order to strengthen the competitiveness, quality of automobile is recognized as important and efforts are being made to improve the quality of manufactured components. The directional ability of automobile has influenced on driver directly and hence it must be solved on the preferential basis. In the present research an automated vision system has been developed th inspect the front chassis module. To interpret the inspection data obtained for front chassis module, new interpreting algorithm have been developed. Previously the control of tolerance front chassis module was done manually. With the help of the new algorithm developed, the dimension is calculated automatically to check whether the front chassis module is within the tolerance limit or not.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.283-283
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2004
공장자동화는 국제사회 속에서 살아 남기 위한 필수 요건이 되었다. 값싼 인건비를 무기로 제품 경쟁에 뛰어 들고 있는 주변국가와 경쟁하기 위해서는 인건비 절감과 품질 향상이 필수적이다. 본 논문은 POS용 키보드의 생산공정 중에서 조립된 키보드 칼라 라벨을 자동 검사하는 시스템 개발을 최종목표로 하였다. 현재, 산업용으로 폭 넓게 사용되고 있는 머신 비전 측정시스템은 흑백의 영상과 비교적 간단한 물체에 초점을 맞추고 있다. 그러나, Fig.1의 POS용 키보드는 일반 컴퓨터용 키보드와는 달리 각각의 키가 칼라 라벨로 되어있기 때문에 기존의 흑백 머신 비전 시스템으로 자동화를 구축하기는 힘들다.(중략)
최근 2, 3년 사이에 국내에서도 많은 병렬 머신이 도입되면서 병렬처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 고에서는 미국에서 최근 고성능 컴퓨팅 기술 개발 사업의 일환으로 추진하고 있는 Grand Challenge Problems에 속하지만 다른 과학계산 응용과는 특성이 다른 컴퓨터 비전 태스크를 병렬화 하는 여러 가지 방법에 대해 살펴본다. 먼저 컴퓨터 비전 태스크와 이를 병렬화 할 때 일반적인 특징에 대해서 설명한다. 그리고 하위 레벨(low-level), 중간 레벨(intermediate-level), 상위 레벨(high-level) 태스크 각각을 예로 들면서 병렬처리 방법에 대해 설명한 후, 여러 레벨의 비전 태스크를 종합적으로 병렬화 할 때 제기되는 문제로서 태스크 병렬성(task parallelism) 및 이질적 처리(heterogeneous processing)에 대해서 알아본다. 마지막으로 이러한 컴퓨터 비전 태스크에서의 여러가지 병렬처리에 대한 벤치마크에 대하여 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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