최근의 생산자동화 설비에서 시각시스템을 이용한 검사의 중요성이 증가되고 있다.본 연구에서는 시각시스템을 이용한 반도체 외관검사 방법을 제안하였다. 기존의 연구가 특징점을 통한 칩의 위치 및 기울어짐에 집중되어 있으나 본 연구에서는 물체 영역분할 방법으로 검사 대상의 리드영역분할 및 리드 추출을 제안하였으며, 불량 검사 방법으로 치수에 의한 검사방법이 주를 이루나 본 연구에서는 모멘트를 이용한 불량 빈도에 의한 단계적 검사 방법을 제안하였다. 기존의 방법과 비교실험에서 제안 방법의 영역분할 방법과 순차적 방법의 우수성과 불변 모멘트를 이용한 검사의 유용성을 입증하였다.
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.
각종 전자 제품 및 부품의 외관 검사는 사람의 시각에 의해 이루어졌다. 그러나 사람의 시각에 의한 외관 검사 결과는 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따라 변하기 때문에, 일정한 검사 결과를 얻을 수 없다. 따라서 사람에 의한 검사 대신 머신 비전 검사 시스템이 많은 외관 검사 분야에 사용되고 있다. 그러나 머신 비전 시스템의 외관 검사 결과는 작업장의 조명에 의해 변하게 된다. 이에 본 논문에서 우리는 비전 검사 정확도의 개선을 위해 멱함수 변환과 히스토그램 지정 기법을 사용했다. 그리고 멱함수 변환과 히스토그램 지정 알고리즘을 통해서 비전 검사의 정확도를 향상시키고, 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따른 검사 오류를 막을 수 있었다. 또한 이 시스템은 일반적인 검사 환경을 위해서 PC, CCD 카메라와 비주얼 C++ 만을 사용해서 개발됐다.
제조현장에서 품질검사를 위하여 사용되는 자동 시각 검사 장비는 국내뿐 아니라 일본, 대만 등 LCD 관련 제조사를 포함하여 세계적 제조업 기반 기업들의 공장 자동화 시스템에 주요 장비로 자리 잡고 있다. 자동 시각 검사 장비는 일반적으로 머신비전 시스템이라 부르며, 세계시장에서 머신비전 시스템 컴포넌트 분야에서만 2010년 기준으로 112억 달러에 이르고 2015년에 180억을 돌파할 것으로 예상하고 있으며, 이는 연간 9%의 성장률을 예측하고 있어, 잠재적 시장 가능성이 큰 분야임을 알 수 있다. 그러나 직업전문학교, 대학 등에서는 머신비전 시스템에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 산업현장에서 널리 사용되는 머신비전과 관련하여 교육의 필요성 및 수요분석 등을 통하여 교육 수요자들이 효과적으로 기술을 습득할 수 있도록 교육훈련 프로그램을 제안하였다. 제안된 방법은 기술 수요자의 수준에 따라서 총 훈련시간이 30시간에서 60시간으로 탄력적으로 운용될 수 있으며, 전공 분야에 따라서 선택적으로 훈련을 받을 수 있도록 구성되었다.
최근 전자 산업의 발달로 전자부품이라든지 시스템의 신뢰성 확보를 위하여 많은 검사 시스템이 연구 개발되고 있는데, 특히 X-Ray 시스템은 인간의 시각이 미치지 못하는 물체의 내부 형상 검사가 가능하므로 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 X-Ray 검사 시스템에서 X-Ray를 물체에 투과시켜 Image Intensifier에서 영상 이미지를 받을 때 입력 평면이 구면인 관계로 이미지의 왜곡이 발생하게 되는데, 이 왜곡을 보정하기 위하여 영상증배관의 구조를 수식적으로 모델링하고 관계식을 정리하여 실제 시스템에서 왜곡된 영상이 보정되는 것을 보임으로써 실제 산업 현장에서 보다 정확하고 안정적인 검사 시스템을 개발하는데 근간이 될 수 있도록 한다.
This paper presents a visual inspection algorithm looking for solder joint defects of IC chips on PCBs (Printed Circuit Boards). In this algorithm, seven features are proposed in order to categorize the solder joints into four classes such as normal, insufficient, excess, and no solder, and optimal back-propagation network is determined by error evaluation which depend on the number of neurons in hidden and out-put layers and selection of the features. In the end, a good accuracy of classification performance, an optimal determination of network structure and the effectiveness of chosen seven features are examined by experiment using proposed inspection algorithm.
본 논문에서는 이진화된 영상에서의 2차원 정보와 그레이 영상에서의 3차원 프로파일 정보를 이용하여 BGA의 불량 상태를 시각적으로 검사하는 시스템에 대해서 기술한다. BGA의 결함을 자동으로 판정하기 위해 사용된 알고리즘은 이진 영상에서의 특징점들과 그레이영상의 3차원 프로파일 정보를 이용한 모델 정합 기술을 이용한다. 두가지 단계를 분리 검사함으로써 생산라인에서 초기에 에러를 검출해낼 수 있는 잇점이 있다. 그러나 조명이 열악한 경우에는 에러 인식율이 낮아진다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
본 논문은 시각장애인에게 큰 위험이 되는 주거 공간 내 위험 요소들을 감시하고, 경고를 알리는 "시각장애인 주거 공간 내 스마트 안전 시스템"을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 정해진 시간 또는 음성 명령이 입력되면 이동로봇이 각 방을 자율주행으로 순회하며 위험 요소를 측정한다. 레이저 거리 센서를 활용한 단차 측정값, 열화상 카메라를 활용한 물웅덩이 위험도, 웹캠을 활용한 물체 변위 값을 측정하여 서버에 전송한다. 둘째, 각 방에 설치된 인체 감지 센서를 통해 사용자의 접근을 인식하고, 방에 들어가기 전 서버에 저장된 측정 데이터를 기반으로 스마트 스피커를 통해 위험 요소를 알린다. 셋째, 앱을 통해 관리자가 즉시 검사, 기록조회, 방 정보 수정 등을 이용하여 시스템을 관리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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