• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.1-4
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• 2015

현재 고해상도 디스플레이 제품 생산은 대량 생산 공정 시스템으로 가동하고 있으며, 대량 생산 과정에서 WAFER의 제작 불량률을 낮추는 것이 생산업체에서 무엇보다도 주요한 목표이며 이와 함께 불량 제품을 정확하고 빠르게 검출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 불량 WAFER을 정확하게 검출하기 위한 검출시스템으로 멀티 포인트 온도 검출 방법으로 구현된 면적형 온도 센서 기능과 검출된 데이터를 유/무선 통신방식으로 상위의 관리/모니터링 시스템으로 전송 할 수 있는 기능을 가진 마스터 콘트롤러 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.697-699
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• 2004

LCD의 생산이 많아짐에 따라 LCD의 불량 검출이 중요해 지고 있다. 불랑 검사는 눈으로 확인할 수 있는 범위에서 검사가 이루어지고 있으며, 만약 눈으로 식별이 불가능한 경우 적외선 카메라나 초음파 센서를 사용하여 검사가 이루어진다. 본 논문에서는 카메라를 이용하여 LCD 패널의 표면에 있는 불량 검출을 위하여 각 Dot에 대한 R, G, B 값을 추출한 후, 추출된 픽셀을 제안된 알고리즘에 적용하여 불량을 검출하는 것을 목적으로 하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.386-393
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• 2010

영상에서 일정 영역의 화소들이 불규칙적인 형태를 이루는 것을 불량이라 하는데 이를 수학적으로 정확히 정의하기 어렵다는 점이 불량 검출을 쉽지 않게 한다. 하지만 주어진 영상이 다수의 반복되는 패턴을 가지고 있다면 불량이 아닌 영역은 그 외의 다른 영역들로 설명되어 될 수 있다는 점을 이용하여 영상내의 불량 영역을 찾아낼 수 있다. 따라서 본 논문은 이러한 특성을 이용하여 다양한 패턴이 반복되는 영상에 존재하는 불량을 검출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 크게 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 interest point 검출단계이다. 두 번째 단계는 적절한 패치의 크기를 결정하는 단계이다. 마지막으로 세 번째 단계는 불량을 검출하는 단계이다. 제시된 방법은 반도체 wafer를 SEM을 이용하여 촬영한 영상들을 통하여 예증된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.382-386
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• 2011

RFID 태그 생산 분야에서 RFID 칩 본딩 과정 이후에 RFID 태그 불량 검출 기능을 수행하는 불량 검출 시스템 개발이 요구되어 왔다. 그러나 RFID 태그의 특징을 이해하면서 제대로 된 설계 개념을 가지고 구현된 시스템을 설계하기가 어렵고 사소한 기능의 변화에도 시스템을 처음부터 설계를 해야 하는 어려움이 있었다. 이 논문에서는 RFID 태그 불량 검출 기능을 수행하는 불량검출 시스템을 UML을 이용하여 객체지향 기법으로 설계하고 UML로 설계된 모델링을 객체지향을 지원하는 비주얼 언어인 LabVIEW OOP로 적용하는 방법을 제시한다. UML과 LabVIEW OOP로 설계되고 구현된 불량검출 시스템에 대한 성능과 시스템의 기능 변화에 따른 재설계 기법에 대한 기법도 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.447-454
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• 2007

최근 TFT-LCD (Thin film transistor liquid crystal display)패널의 수요증가에 비례하여 공정상 발생하는 LCD 불량의 수도 증가하고 있다. LCD 불량은 배경화면과 미세한 밝기대비 차이를 가지는 패널상의 불균등한 영역으로서 크게 정형과 비정형으로 나누어지며 사람의 눈에 매끄럽지 않게 보여진다. 이러한 불량은 배경과의 대비 차이가 미세하여 기존의 임계수준 검출이나 윤곽선 검출로는 불량을 검출할 수 없다. 본 논문은 비정형 LCD 불량을 독립성분분석, 적응 임계수준 검출 그리고 왜도를 이용하여 검출하는 방법을 제시한다. 본 검출방법은 잡음이 심한 영상에 대해서도 대응력이 뛰어나며, 생산라인에서 성공적으로 적용된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.316-319
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• 2014

전 세계적으로 커피시장이 커짐에 따라서 커피에 대한 사람들의 관심도 또한 커지고 있는 추세이다. 이러한 추세 속에서 사람들의 입맛이 더욱 고급스러워지고 커피의 맛을 결정하는 커피 원두가 중요시 되고 있다. 하지만 현재는 불량원두를 사람이 직접 보고 검출을 하고 있는데, 이는 커피 원두에 대한 전문적 지식이 있는 사람만이 할 수가 있는 작업이다. 따라서 본 논문에서는 기계학습을 이용한 불량원두 검출 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 불량 원두의 종류 중 큰 비율을 차지하는 원두의 모양과 Insect Damage에 대한 불량 검출에 중점을 두었다. 기계학습의 방법으로 Convolutional Neural Network를 사용하였고, 원두의 모양을 검출할 신경망과 Insect Damage를 검출할 신경망 두 개로 구성되어 있다. Insect Damage에 대한 불량을 검출할 때에는 카메라의 노출시간을 길게 하여 원두의 어두운 구멍을 더 돋보이게 하여 데이터를 만들어 신경망을 구축하였다. 이 시스템의 개발로 인하여 사람이 직접 불량 원두를 검출하는 작업을 자동화 시스템으로 전환할 수 있는 시발점이 될 수 있을 것이고, 현재는 원두의 모양과 Insect Damage의 유무만을 중점으로 검출을 하고 있기 때문에, 추후에 다른 여러 가지의 불량에 대해 검출할 수 있는 연구가 필요하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.45-50
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• 2013

최근 시장이 확대되고 있는 SMART TV에는 다양한 기능을 위하여 내장형 카메라가 들어가게 된다. 하지만, 이로 인한 불량 또한 발생하게 되며, 특히 TV power up sequence 문제로 인한 내장형 카메라의 화면 무감 불량현상은 기존 검사장비에서 검출되기 힘든 특징을 가지고 있다. 이를 위해 오디오 쪽 컨트롤 신호를 재현할 수 있는 새로운 검사장비가 필요하지만, 시간과 많은 비용이 소요되며, 생산에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 활용한 불량 검출 장비를 개발하여 문제점을 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 제시한다. 이를 통해 새로운 장비를 대체하는 비용 절감 효과와 기존 검출 테스트 시간을 약 20여초에서 10초미만으로 크게 단축시킴으로써 개발기간의 최소화 및 공정에 적용을 통한 불량률 감소를 이룰 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.69-70
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• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.237-243
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• 2007

본 논문은 모바일 카메라 화질 개선을 위한 실시간 불량 화소(Dead pixel) 검출 및 보정 시스템에 대해 제안하고 있다. 영상 입력장치인 CIS(CMOS Image Sensor)는 소형화, 저전력, 비용절감의 효과로 각광받고 있다. 하지만 이미지 센서와 결합된 불량 화소 보정 장치에 관한 기존 방법에 있어서, 연속된 불량 화소들을 검출하지 못 하거나, 정상화소임에도 불구하고 불량 화소로 분류하여 영상이 훼손되는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 불량 화소를 핫 픽셀(Hot pixel)과 콜드 픽셀(Cold pixel)로 분류하여, 라인 검출방법과 $5{\times}5$ 창 검출 방법을 순차적으로 처리하여, 불량화소의 특성에 따라 검출 및 보정하는 방법을 제안한다. 라인 검출 알고리즘은 수평 저주파 영역의 불량화소를 검출한다. 그리고 $5{\times}5$창 검출 알고리즘은 수직, 대각 저주파 영역과 고주파 영역에 대한 불량 화소를 검출한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과, 99%의 높은 검출율을 보여주고 있다. 그리고 Verilog-HDL를 사용하여 구현하였고 Synopsys의 Design Analyzer와 TSMC 0.25um ASIC library로 합성하였으며, 총 Gate counts는 23K로 낮은 하드웨어 복잡도를 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.132-135
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• 2021

국내에서 유통되는 일회용 가스라이터 점유율의 약 절반은 국내 유일의 한 공장에서 생산하고 있다. 저렴한 외국산 가스라이터로부터 국내 사업을 보호하기 위해 품질 향상과 원가경쟁력 확보의 중요성이 매우 커진 것이 현실이다. 본 논문에서는 YOLOv4 머신러닝 객체인식 모델과 OpenCV 실시간 이미지 처리 오픈소스를 활용해 개발한 불량품 자동 검출 시스템을 제안한다. 대표적인 불량인 '액화가스 부피 불량품'을 검출하는 시스템을 개발하고 실험을 통해 그 정확성을 검증하였다. 제안한 시스템은 97%의 정확도로 상태를 분류하였으며, 이를 통해 100%의 불량을 검출할 수 있었다.