• Title/Summary/Keyword: 머신 비전 카메라

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Machine Vision 기술 동향과 미래

  • Kim, Jong-Hyeong
    • ICROS
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    • v.19 no.4
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    • pp.23-31
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    • 2013
  • 현재의 머신비전 솔루션은 수많은 주변 시장으로 확산되고 있으며, 실제로 비전기술은 어느 공장 자동화 시스템과도 융합할 수 있는, 속도가 빠르고 유연성을 가진 솔루션이 되고 있다. 특히, 기술 혁신으로 인해 비전 센서와 스마트 카메라, PC 기반 머신비전 시스템과의 경계가 희미해졌고, 더불어 머신비전기술이 제조 공정 및 로봇 기술들과 계속 융합되면서 대폭 성장 가능성이 창출될 것이다. 본 특집호에서는 다양한 분야의 머신비전과 융합된 기술들을 소개하고자 한다.

Sub-pixel Object Localization for High-precision Stages (정밀 스테이지용 머신비전 위치 추정 시스템)

  • Park, Jae-Wan;Huh, Heon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.135-136
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    • 2015
  • 일반적으로 머신비전을 이용한 위치 추정 정밀도는 카메라의 화소 수에 비례한다. 머신비전 카메라의 경우 화소가 많을수록 카메라 가격이 크게 증가하므로 화소 수만을 늘려서 정밀도를 높이는 하드웨어적 방법은 활용이 제한적이다. 이런 문제를 해결하기 위해서 적은 화소 수로 높은 위치 추정 정밀도를 얻을 수 있는 다양한 소프트웨어 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 위치 추정 정밀도를 높이기 위한 서브 픽셀 위치 추정 알고리즘을 구현하고 이를 반도체 칩 검사용 고정밀 스테이지에 적용하였다.

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A Study on Machine Vision System Module based on high speed realtime triggering (초고속 실시간 트리거에 의한 머신 비전 시스템 모듈에 관한 연구)

  • Lee, Myeongsoo;Kim, Dongmin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.1118-1119
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    • 2017
  • 머신 비전 시스템은 영상 처리와 영상 분석을 함께 사용하여 공장의 조립라인 등 다양한 분야에서 응용 되고 있는 시스템이다. 하지만 기존의 시스템은 고가의 초고속 카메라와 다양한 센서를 동시에 이용하는 문제로 시스템 구축 및 확장성 등의 불편함을 야기하고 있다. 이에 본 연구에서는 초고속 실시간 트리거를 이용한 저가형 이미지 센서 기반의 머신 비전 시스템을 구성하고자 한다.

Development of vision system for quality inspection of automotive parts and comparison of machine learning models (자동차 부품 품질검사를 위한 비전시스템 개발과 머신러닝 모델 비교)

  • Park, Youngmin;Jung, Dong-Il
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.8 no.1
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    • pp.409-415
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    • 2022
  • In computer vision, an image of a measurement target is acquired using a camera. And feature values, vectors, and regions are detected by applying algorithms and library functions. The detected data is calculated and analyzed in various forms depending on the purpose of use. Computer vision is being used in various places, especially in the field of automatically recognizing automobile parts or measuring the quality. Computer vision is being used as the term machine vision in the industrial field, and it is connected with artificial intelligence to judge product quality or predict results. In this study, a vision system for judging the quality of automobile parts was built, and the results were compared by applying five machine learning classification models to the produced data.

O-ring Size Measurement Based on a Small Machine Vision Inspection Equipment (소형 머신 비전 검사 장비에 기반한 O링 치수 측정)

  • Jung, YouSoo;Park, Kil-Houm
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.19 no.4
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    • pp.41-52
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    • 2014
  • In this paper, O-ring size measurement algorithm based on a small machine vision inspection equipment which can replace a expensive and large machine vision inspection equipment is presented. The small machine vision inspection equipment acquires a image from a CCD camera shooting a measurement plane which located on a back light and the proposed size measurement algorithm is apply to the image. For improvement of size measurement accuracy, camera lens distortion correction and perspective distortion correction are conducted by software technique. Consider O-ring's shape, ellipse fitting model is applied. In order to increase the reliability of ellipse fitting, RANSAC algorithm is applied.

Technical Trends of Smart Cameras (스마트 카메라 기술동향)

  • Kim, M.S.;Han, J.W.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.26 no.6
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    • pp.139-153
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    • 2011
  • 1990년 후반 이후, 스마트 카메라가 널리 대중화되면서 비디오 감시(video surveillance) 분야와 머신 비전(machine vision) 분야의 산업에서 스마트 카메라가 사용되기 시작했다. 스마트 카메라는 단순히 영상정보를 획득하고 획득한 영상정보를 저장하는 기존의 카메라 기능에서 벗어나, 미리 정해진 여러 가지 필요한 작업을 수행하는 비전시스템으로 정의할 수 있다. 특히, 최근 들어 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트 카메라는 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량의 번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 오늘날 스마트 카메라는 빌딩관리나 빌딩제어 분야 애플리케이션의 핵심 디바이스가 되었으며, 향후에는 우리 주변 곳곳에 스며들어 주변 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있는 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 자리매김하게 될 것이다. 본 고에서는 스마트 카메라의 기술적인 정의와 특징을 살펴본 후에 스마트 카메라의 기술적인 동향들을 살펴볼 것이다.

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Measurement of two-dimensional vibration and calibration using the low-cost machine vision camera (저가의 머신 비전 카메라를 이용한 2차원 진동의 측정 및 교정)

  • Kim, Seo Woo;Ih, Jeong-Guon
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.37 no.2
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    • pp.99-109
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    • 2018
  • The precision of the vibration-sensors, contact or non-contact types, is usually satisfactory for the practical measurement applications, but a sensor is confined to the measurement of a point or a direction. Although the precision and frequency span of the low-cost camera are inferior to these sensors, it has the merits in the cost and in the capability of simultaneous measurement of a large vibrating area. Furthermore, a camera can measure multi-degrees-of-freedom of a vibrating object simultaneously. In this study, the calibration method and the dynamic characteristics of the low-cost machine vision camera as a sensor are studied with a demonstrating example of the two-dimensional vibration of a cantilever beam. The planar image of the camera shot reveals two rectilinear and one rotational motion. The rectilinear vibration motion of a single point is first measured using a camera and the camera is experimentally calibrated by calculating error referencing the LDV (Laser Doppler Vibrometer) measurement. Then, by measuring the motion of multiple points at once, the rotational vibration motion and the whole vibration motion of the cantilever beam are measured. The whole vibration motion of the cantilever beam is analyzed both in time and frequency domain.

Recognition Direction Improvement of Target Object for Machine Vision based Automatic Inspection (머신비전 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선)

  • Hong, Seung-Beom;Hong, Seung-Woo;Lee, Kyou-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.23 no.11
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    • pp.1384-1390
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    • 2019
  • This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This enables the automatic machine vision inspection to detect the image of the inspection object regardless of the position and orientation of the object, eliminating the need for a separate inspection jig and improving the automation level of the inspection process. This study develops the technology and method that can be applied to the wire harness manufacturing process as the inspection object and present the result of real system. The results of the system implementation was evaluated by the accredited institution. This includes successful measurement in the accuracy, detection recognition, reproducibility and positioning success rate, and achievement the goal in ten kinds of color discrimination ability, inspection time within one second and four automatic mode setting, etc.

광학과 첨단영상이미징 기술의 '가교역할'및 고부가가치 응용기기 개발에서 '두각'

  • Park, Ji-Yeon
    • The Optical Journal
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    • s.106
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    • pp.36-38
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    • 2006
  • (주)이즈미디어(대표ㆍ홍성철)는 컴퓨터이미징과 머신비전 소프트웨어 기반기술을 바탕으로 최근 폭발적인 성장세를 지속하고 있는 카메라폰과 관련한 렌즈모듈 검사장비를 주력으로 선보이며 시장에서 입지를 구축해 나가고 있다. 다양한 용도의 카메라를 만드는 것에서부터 평가하는 기술까지 고루 갖추고있는 이즈미디어는 첨단IT와 광학을 잇는 가교역할은 물론 다양한 고부가가치 응용광학계 개발을 통해 시너지를 바휘하고 있다.

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Machine Vision based Quality Management System for Tele-operated Concrete Surface Grinding Machine (원격조종 콘크리트 표면절삭 장비를 위한 머신비전 기반 품질관리 시스템)

  • Kim, Jeonghwan;Phi, Seung Woo;Seo, Jongwon
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.33 no.4
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    • pp.1683-1691
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    • 2013
  • Concrete surface grinding is frequently used for flatness of concrete surface, concrete pavement rehabilitation, and adhesiveness in pavement construction. The procedure is, however, labor intensive and has a hazardous work condition. Also, the productivity and the quality of concrete surface grinding highly depend on the skills of worker. Thus, the development of remote controlled concrete surface grinding equipment is necessary to prevent the environmental pollution and to protect the workers from hazardous work condition. However, it is difficult to evaluate the grinded surface objectively in a remote controlled system. Also, The machine vision system developed in this study takes the images of grinded surface with the network camera for image processing. Then, by representing the quality test results to the integrated program of the remote control station, the quality control system is constructed. The machine vision algorithm means the image processing algorithm of grinded concrete surface and this paper presents the objective quality control standard of grinded concrete surface through the application of the suggested algorithm.