• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
• /
• v.19 no.40
• /
• pp.91-98
• /
• 1996

CMOS부품에는 양품과 불량품이 혼재되어 있는 경우가 많다. 이 경우, 부품의 신뢰성을 향상 시키기 위해서는 불량품을 제거하여야 한다. 이와 관련하여 불량품과 양품의 모수를 구하기 위해 많은 연구가 있었다. 본 논문에서는 Jasen & Petersen 기법을 Bayesian 기법의 실제 상황에 대한 적용에 대하여 연구하였다.

• Venture DIGEST
• /
• s.136
• /
• pp.22-25
• /
• 2009

불랑품을 없애는 가장 쉬운 방법은 완벽한 제품을 만드는 것이다. 하지만 어떤 제품이라도 돌발 상황이나 부주의 등으로 불량품이 생길 가능성이 있게 마련. 이 때문에 등장한 것이 불량품을 검사하는 장비다. 불량품을 검사하는 검사기의 성능은 불량품을 얼마나 정확하게 찾아내느냐에 따라 평가된다. 그래서 (주)자비스(대표 김형철, www.xavis.co.kr) 산업용 X-ray 검사기를 사용하는 고객사의 만족도는 높다. X-ray를 통해 정확하게 불량과 이물질을 잡아내는 기술력, 이것이 (주)자비스가 성장을 거듭하는 이유다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.613-616
• /
• 2007

현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 불량 예방 모니터링 시스템에 대해 제안한다. 불량 예방 모니터링 시스템은 제품 조립의 각 단계 마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람 기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.294-297
• /
• 2001

SNS는 MRP의 부품전개 방식을 SN(Sequential Number : 누계)으로 적용하여 개량한 시스템으로, 계획과 실적을 이원화한 진도관리 중심으로 개발되었으며, 정보처리 로직이 간단하여 대기업뿐만 아니라 중소기업에 활용하기에 적합하다. 그러나, 소프트웨어 구현에 있어서 불량품 정보를 반영할 수 있는 로직이 불분명하여 정보의 정확성이 결여되고, 결국에는 소프트웨어에서 제공하는 정보를 활용하지 못하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 SNS의 생산 및 재고관리의 실적입력 시 불량품 정보를 처리하는 알고리즘을 개발하여 현실적으로 재고와 진도를 파악할 수 있는 누계시스템의 불량품 정보의 처리방법을 제공한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.1458-1464
• /
• 2007

Today, domestic and foreign manufacturing industries have to cope with obsolescence of manufacturing equipment because the shifting market trends drive the rapid changes in the production process resulting in stressful operation. Quality control process for manufacturing and production involves a familiar step - when the production process is completed, every item is subjected to various routine tests to determine that it meets the minimum quality standards. Typically, when a faulty product is found, the production line has to be stopped and the current batch is marked for further inspected and exhaustive testing. In this research, we propose a quality monitoring system for productivity enhancement. Our approach aims to reduces the operational down time in the production line of a car-component factory. The proposed monitoring system for productivity enhancement is designed to collect the data through testing at each phase of the assembly line and uses predictive methods on the collected data to achieve early detection of faults in the production process and minimize the number of products in a faulty batch thus minimizing the losses incurred from defective products. More importantly, this system aims to forecast and proactively detect faults and activate warnings when they are detected thus minimizing items in the defective batch, reducing the damage to manufacturing equipment and ultimately reducing the operational downtime or the delay in the resumption of normal factory operation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.335-341
• /
• 2017

This paper proposes an image-processing algorithm for inspecting double-cut defects in the motor shaft manufacturing process. The algorithm consists of extracting the outline using the brightness of the image, obtaining a binarized boundary graph using the extracted outline, and determining the defects from the graph. Defects in which two cut surfaces are separated are considered type 1 defects, and those in which two cut surfaces are connected are defined as type 2 defects. In an actual manufacturing process, 112 good samples and 44 defective samples (34 type 1 defects and 10 type 2 defects) were collected and used to verify the algorithm. The samples were judged with 100% accuracy for both type 1 and type 2 defects. The algorithm will be used in the field after securing reliability for various samples.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.95-97
• /
• 2022

본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 불량품 탐지 분야에서 효율적으로 생산품의 불량을 탐지할 수 있는 PaDiM 구조의 Backbone 모델을 단일 Wide-ResNet 대신 두 개의 Wide-ResNet을 사용함으로써, 단일 모델에서 추출된 저차원의 Feature를 앙상블을 통해 성능 향상을 일으킬 수 있는 것을 증명하였다. 단일 Wide-ResNet 환경에서는 MVTec 데이터셋에서 생성된 다변량 가우시안 분포가 데이터셋의 적은 샘플수로 인하여 각 클래스 간 불균형이 발생하는 문제를 동종 앙상블을 통해 해결할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 동종 모델의 앙상블을 사용함으로써 기존의 One-class classification 환경에서 불량품 탐지환경에서 적은 수의 데이터 샘플 환경에서 성능 향상을 나타낼 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.265-267
• /
• 2000

가공물을 한 개씩 작업하는 단일작업기계와 여러 개의 가공물을 한꺼번에 작업하는 배치 기계를 포함한 재진입 라인 시스템에서 각 기계가 고장이 일어날 수 있고, 불량품이 발생할 때, 이 시스템에서의 가공물의 생산주기를 구하는 방법을 Mean Value Analysis(MVA)를 이용하여 제시하고자 한다. 배치 기계와 고장 발생, 불량품 발생 등의 이유의 이런 시스템은 승법형 대기행렬 모형으로 모형화 할 수 없다. 본 논문에서는 각 기계에서의 체류 시간을 구하여 전 시스템의 생산 주기를 구하는 방법을 MVA 를 이용하여 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.132-135
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1995.04a
• /
• pp.273-284
• /
• 1995

카메라를 통하여 얻은 영상자료로부터 대상물의 특징을 추출하여 검사에 응용하는 자동검사기법의 수요가 늘고 있다. 본 연구에서는 그러한 자동검사의 실예로서 접속 케이블(wire hardness)의 색깔인식을 이용한 양/불량을 구별하는 시스템을 구축하였다. 색깔인식을 위한 도구로서 입력층, 1개의 은닉층 및 출력층으로 이루어진 2층 구조의 역전파신경망(back-propagation neural network)을 사용하였다. 입력자료로는, 화상에서 케이블의 위치를 파악하고 그 케이블에 속한 화소로부터 필요한 정보(Y, U, V)를 추출한 후, 보다 변별력이 좋은 (L, a, b) 좌표계로 변환하여 사용하였다. 본 검사시스템은 인식속도를 향상시키기 위하여 영상정보를 프레임 버퍼(frame buffer)에서 직접 사용하고 자료의 검사과정을 극소화 하였기 때문에 불량품의 실시간 검출이 가능하다. 불량품 검출의 성능을 평가하기 위하여 실제 표본을 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 양/불량의 인식율이 100%를 나타내어 약간의 성능보완이 이루어지면 현장에서 바로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.