Recent trends for the miniaturization and weight reduction of portable electronic parts have driven uses of subminiature components. Assembly of the miniaturized components requires subminiature screws of which pitch sizes are micrometer scale. To produce such subminiature screws with high precision threads, not only a precision forming technology but also a high-precision measurement technology is required. The present study covers the development of a vision inspection system for precision screws for the automatic measurement of subminiature screws with high speed and reliability. In this study, the feeding unit that transfers the subminiature screws to the inspection unit is investigated through finite element(FE) analysis. The vibration characteristics of the feeding unit are predicted through FE analyses, from which we can determine whether the subminiature screw can be stably fed into the inspection unit or not. The effects of several design parameters on the vibration characteristics are also discussed.
Quality inspection of textile products is an important problem for fabric manufacturers. This paper presents an automatic vision-based system for quality control of web textile fabrics. Typical web material is 1-3m wide and is driven with speeds ranging from 20m/min to 200m/min. At the present, the quality assessment procedures are performed manually by expert. But worker can not detect more than 60% of the present defect and inspect the fabric if moving faster than 30m/min. To increase the overall quality and homogeneity of textile, an automated visual inspection system is needed fur the productivity. However, the existing inspection system are too expensive to purchase for small companies. In this paper, the proposed PC based real-time inspection algorithm gives low cost textile inspection system, high detection rate with good accuracy and low rate of false alarms. The method shows good results in the detection of several types of fabric defects.
In this study, an automatic marking system for fabric inspection machines was developed. The main objectives of the study were to promote intelligence and automation for the inspection process, as well as to increase textile industrial productivity. Generally, when a worker manually inspects and marks a fabric, human error and reduced efficiency are unavoidable. To overcome these problems, we developed an automatic marking system that uses robots. This system incorporates a vision camera to automatically recognize defects, and an optical fiber sensor to detect the side of the fabric. To verify the performance, the control system sends a command directly to the robot to mark the fabric. Finally, the actual production confirmed that the proposed system could perform the desired motion.
본 논문은 의료영상시스템, 공장자동화 시스템에서 핵심기술인 정확한 검사와 계측을 위하여 보다 선명하고 안정정인 환경을 제공하기 위한 조명으로 고휘도 LED를 이용한 조명광원의 제어기를 개발하였다. 고휘도 LED 전용드라이버를 장착하여 정전류 방식으로 안정된 전원을 공급하도록 설계하고, 32비트 ARM 프로세서 코어를 사용하여 화상처리 시 필수적인 요소인 광량을 256단계로 나누어 리모트 컨트롤 및 외부 인터페이스가 가능하도록 하여 볼륨의 저항 값 오차로 인하여 발생되는 밝기 값의 부정확을 방지하고 디지털화함으로써 빛의 재현성을 개선하였다. 아나로그 전원에 비하여 조광 범위가 넓고 낮은 레벨에서도 조광이 가능하도록 설계 하였으며 또한 RS-485 통신기능을 추가하여 외부장치로부터 데이터를 받아 사용자가 광량조절 및 ON/OFF 제어가 가능하도록 개발 하였다.
본 논문의 내용은 실시간 영상 처리에 의한 해태 생산라인에서의 불량 제품을 자동으로 추출하는 무인 품질검사 시스템을 개발하는 것이다. 즉, 생산라인에서 김의 결함을 분석하여 김 형태 결함을 자동 검출하는 무인 품질 검사 시스템을 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 CCD 카메라를 통해 영상을 실시간으로 입력받아 고속영상처리 보드를 통해 이진 영상으로 전처리를 수행한다. 그 후 이진 영상에서 특징이 추출되고 추출된 특징을 이용하여 품질에 결함이 있는지를 판별하였다.
본 논문의 내용은 실시간 영상 처리에 의한 해태 생산라인에서의 불량 제품을 자동으로 추출하는 무인 품질검사 시스템을 개발하는 것이다. 즉, 생산라인에서 해태 김의 결함을 분석하여 형태 결함을 자동 검출하는 무인 품질 검사 시스템을 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 CCD 카메라를 통해 영상을 실시간으로 입력받아 고속영상 처리 보드를 통해 이진 영상으로 전처리를 수행한다. 그 후 이진 영상에서 특징이 추출되고 추출된 특징을 이용하여 품질에 결함이 있는지를 판별하였다.
현재 식품 포장 및 박스에 인쇄된 유통기한 검사 방법은 일부 제품만 샘플링하여 사람의 눈으로 검사하는 방법이다. 이러한 샘플링 검사는 극히 일부분의 제품만 검사 가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 카메라를 활용한 정확한 검사가 요구된다. 본 논문에서는 제품 포장에 인쇄된 유통기한 결함 검출방법에 인공지능 기술인 딥 러닝 객체인식 기술 모델을 제안한다. 제안된 방법으로는 딥러닝 객체인식 모델 중에 Faster R-CNN 모델을 이용해 인쇄된 유통기한을 검출을 학습하고 Faster R-CNN 방법을 이용해서 수집된 칼라이미지를 그레이 이미지와 이진화 이미지로 변환한 이미지에 대해 각각 성능을 비교하고 검출 성능을 확인한다. 딥 러닝 기술에 적용한 박스에 인쇄된 유통기한 검출 성능은 기존 비전 검사기의 검출 성능과 비슷한 검출 성능을 보였다.
LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
우측 암면부, 특히 안구주위에 심한 통증을 호소하고 안검하수와 더불어 우측안구의 완전마비를 동반한 선천성 난장이 환자를 경험하였던 바 이는 신경방사선과학적소견, 검사실 검사소견, 전신적 corticosteroid치료에 대한 반응이 전형적인 Tolosa-Hunt Syndrome과는 다른 비전형적인 Tolosa-Hunt Syndrome이었기에 문헌적 고찰과 함께 보고하는 바이다.
BIRDI(Bridge Inspection Robot Development Interface)에서 현재 개발된 첨단굴절로봇차는 비전 시스템과 로봇 플랫폼을 붐에 장착하여 교량 하부를 점검하는 점검용차량이다. 본 연구에서는 첨단굴절로봇차의 포스트 붐에 엑츄에이터를 장착하여 강풍 등으로 발생이 예상되는 유해 진동을 제어할 수 있는 시스템을 제안하였으며, 성능 평가를 위해 수치적 연구를 수행하였다. 제안된 제어시스템의 수치적 연구를 위해 현재 제작된 포스트 붐과 작업 붐의 제원을 이용하여 모델링 하였으며, 적절한 주파수 특성을 가진 하중을 가정하였으며, 최적 제어이론인 PD제어기법인 피드백 제어기법을 적용하여 수치해석을 수행 하였다. 수치해석 결과, 제안된 제어시스템은 L형 붐에 발생되는 유해 진동을 저감시킴을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 시스템의 진동제어 성능을 입증하였으며, 실제 첨단굴절로봇차에 적용될 경우 점검 시스템의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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