• 정보처리학회논문지B
• /
• 제17B권6호
• /
• pp.445-458
• /
• 2010

LCD 모니터의 백라이트로 CCFL 형광체를 많이 사용하고 있으나 그 불량여부는 육안에 의존하고 있다. 육안 검사를 함으로써 부품에 대한 일관성 있는 검사가 결여되고, 노동집약적인 검사로 인해 산업적 재해가 발생할 수 있다. 따라서, CCFL 불량유무를 자동으로 판별하기 위해서 물리적 촬영 환경과 영상처리 알고리즘은 중요하다. 본 논문에서는 CCFL 형광체를 자동으로 검사하기 위한 촬영환경 중 다섯 가지 조건과 세 가지조건 중 두 조건모두에서 사용되는 측면 촬영환경에서 획득한 영상을 이용하여 불량을 판별하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 불량을 포함한 CCFL 형광체와 정상시료를 사용하여 영상 획득 및 실험을 수행하였고, 그 결과 제안한 촬영환경과 알고리즘은 과검율 4.65 %와 유출률 5.37 %의 성능을 보인다.

• 기계저널
• /
• 제57권5호
• /
• pp.32-37
• /
• 2017

최근 들어 안전한 사회 구축을 위한 기계 구조물 신뢰성에 관한 관심이 커지면서 다양한 비파괴 검사법에 대한 기술 수요가 급증하고 있다. 이 글에서는 각종 재료의 불량 검출을 위한 테라헤르츠 비파괴 검사법과 그 응용 사례들을 간단히 소개한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권8호
• /
• pp.77-82
• /
• 2017

디스플레이 제조 공정에서는 패널의 이송 목적으로 컨베이어 시스템이 널리 사용된다. 이 컨베이어에는 정전기로 인한 제품 불량을 예방하기 위해 접지선이 다수 사용되는데, 이송 롤러의 회전 운동이나 말림 등의 원인으로 접지선이 단선되어 제품 불량으로 이어지는 경우가 빈번히 발생된다. 이런 문제 해결을 위해 접지선의 단선을 실시간으로 검출 가능한 시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨베이어 구동부와 패널의 마찰로 발생되는 ESD(Electro-Static Discharge) 접지선의 단선 모니터링 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 ATmega 2560 및 휘트스톤 브릿지(Wheatstone Bridge) 회로를 이용해 접지선의 단선 및 탈조 검출이 가능한 모니터링 시스템으로써, 접지선의 단선을 즉시 검출해 조치할 수 있으므로, 정전기로 인한 제품의 불량률을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 접지선이 사용되는 산업의 생산 및 시험 장비에 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
• /
• 대한용접접합학회 2009년 추계학술발표대회
• /
• pp.115-115
• /
• 2009

아연코팅강판의 레이저 용접시 발생하는 용접결함은 이미 널리 알려진 이슈이다. 그러나 대부분의 연구가 박판을 중심으로 이루어지고 있어서, 후판을 중심으로 한 조선산업에서의 아연코팅 강판의 연구는 매우 미진한 실정이다. 이중 후판 아연코팅강판의 결함검출연구는 그 연구가 거의 전무한 실정으로, 본 연구에서는 후판 아연코팅강판의 레이저 겹치기용접시의 결함검출을 중심으로 실험을 실시하였다. 실험은 Fig. 1에서와 같이 광신호와 음향신호의 RMS를 통하여 raw signal에서 잘 나타나지 않았던 신호의 패턴을 확인함으로써 실제 신호와 비드와를 대응을 가능하게 하였다. 또한 결함 발생시의 RMS값을 건전한 상태와 비교분석하여 실제 결함검출의 가능성도 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.545-547
• /
• 1999

본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.

• 정보통신설비학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.71-77
• /
• 2003

본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함의 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행 중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포론 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따른 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표 (Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치 데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램 (Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
• /
• 한국신뢰성학회 2000년도 추계학술대회
• /
• pp.211-218
• /
• 2000

진공청소기 제품의 시장불량을 조사한 결과 모터의 불량이 전체 불량 중 많은 부분을 차지하고 있으며 조금씩 증가추세를 보이고 있음을 알 수 있었다. 그러므로, 본 연구에서는 진공청소기 모터의 출하 전, 불량품 검출력을 향상시킬 수 있는 가속시험법을 개발하고자 하였다. 또한, 가속시험을 통해 사업부의 신뢰성시험 납기 단축 및 시험비용 절감 뿐아니라 모터에 대한 가속시험 기술력 확보를 목적으로 수행하였다. 가속수명시험 시 스트레스인자는 모터의 브러쉬 마모 가속을 위해 정격보다 높은 전압을 인가하였다. 가속모형으로는 전압스트레스를 인가하는 경우 일반적으로 사용되는 역자승(Inverse Power) 모형을 사용하였다. 가속시험 결과 정격의 120% 전압에서 가속계수 4.3이 얻어졌다. 이는 수출 모델의 경우 현재의 시험시간 42일을 10 일로 단축하여 76%의 시험시간이 절감되어 시험 가능 횟수가 4배로 증가되는 결과를 얻었다. 추가적으로 다양한 On/Off 시간 변환 시험을 실시하였으나 현시험법과의 고장 모드 (브러쉬 마모로 인한 회전정지) 및 고장유형이 일치하지 않음을 알 수 있었다. 이 결과는 On/Off 시간변환을 통한 가혹시험의 경우 주의를 필요로 함을 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.543-544
• /
• 2021

본 논문에서는 스마트 팩토리의 자동화 공정을 위하여 제품 자동 판별과 불량 시 작업자에게 자동으로 통보해주는 시스템을 설계한다. 생산라인의 효율을 극대화하기 위해서는 작업자의 개입이 적은 상태로 시스템에 의해서 자동으로 공정이 이루어져야 한다. 따라서 본 시스템을 적용해 작업자는 자동으로 돌아가는 라인에 크게 개입하지 않고 문제가 발생했을 때만 투입되어 조치할 수 있게 된다. 따라서 생산과 효율을 크게 증가시키면서 작업자의 실수를 미연에 방지하고 제품의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.562-565
• /
• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.149-155
• /
• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.