• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.153-154
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• 2007

본 논문에서는 반도체 패키징 기술의 일종인 TCP와 COF의 패턴 결함을 검출하는 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 우선, TCP와 COF의 양품 패턴을 기준 영상으로 취득한다. 라인 스캐너에서 취득된 실시간 영상을 그레이로 변환한 후, 평균화 필터를 적용하고 임계값을 이용해서 검사하고자 하는 필름 영상의 이진화를 수행한다. 이진화 된 기준 영상과 검사하고자 하는 필름 영상을 이용해서 차영상을 구한 후에 라벨링을 하여 필름의 불량을 검출하게 된다. 제안된 패턴 매칭 방법이 TCP와 COF의 다양한 불량 항목 중에서 10여 가지의 불량 패턴을 대상으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.472-474
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• 2018

봉제 공정에서 노루발 압력 센싱이 중요한 이유는 적정 압력 조건으로 봉제원단을 눌러주지 못할 경우 봉제 스티치의 불량 및 최종 마감 원단의 손실로 이어져 납기시간 증가 및 원가상승에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점을 사전 예방하여 적기생산 및 양품 생산 데이터를 획득 양산시 반영하도록 하여 궁극적으로 CPS환경의 스마트 팩토리를 실현하는데 본 연구가 필요하다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.425-435
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• 2016

본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.101-106
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• 2020

본 연구는 다양한 어셈블리 부품의 용접부 내부결함을 검사하기 위한 초음파 탐상 장비 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 초음파 탐상을 위하여 시스템의 모션제어 S/W, 초음파 송수신기 제어, 결함 판정 기준 설정 등의 계측 S/W 등이 설계되었으며, 양품과 불량품의 비교분석을 하기 위하여 용접결함 불량품 샘플워크 등도 제작되었다. 이와 같은 구성으로 이루어진 시스템을 통하여 어셈블리 부품 용접부의 결함 위치 및 깊이에 대한 자동검사 기능을 수행할 수 있었으며, 종전에 전문가에 의해 이루어졌던 용접부의 내부결함에 대한 판단을 시스템이 수행하도록 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.576-579
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• 2004

자동화 설비 도입으로 생산성이 향상되었지만, 양품뿐만 아니라 불량품 또한 대량 생산할 가능성이 있어서 전수검사가 필수적이 되고 있다. 검사자가 많은 양의 제품을 전수검사 한다는 것은 무리가 따르기 때문에 자동 검사 시스템에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컴퓨터 비전을 이용한 자동 시각 검사 시스템으로서 현수애자의 미세균열 자동 검출 시스템을 개발하였다. 현수애자의 미세균열 자동 검사 시스템： 현수애자의 미세균열을 검출하기 위해, 현수애자를 턴 텐이블 위에서 회전시키고, 프로그래시브 스캔 카메라로 애자의 영상을 획득하고, 이 영상을 전처리 하여 그림자, 노이즈 등을 제거하고, 특징을 이용하여 미세균열을 검출한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제25권2호
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• pp.127-132
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• 2005

광학기기용 렌즈는 결함이 없는 높은 형상정밀도가 요구되어지는 제품으로써 본 논문에서는 공명초음파 분광법을 이용하여 결함을 검출하는 시험을 하였다. RUS는 시험편을 가진 시켜 양품시험편과 결함을 갖는 시험편 사이의 공진주파수 차를 검사하는 측정시스템이다 RUS를 이용한 비파괴 평가를 위하여 우리는 구면렌즈와 비구면 렌즈의 공진주파수를 측정하였다. 그 결과, 우리는 측정된 공진주파수에 의해 구면렌즈의 연마 가공정도를 알 수 있었으며, 결함을 갖는 비구면 렌즈의 특성평가를 할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.84-92
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• 2010

색채선별기는 양질의 곡물 유통을 위해 불량곡물, 이물질을 선별하는 시스템이다. 기존의 색채 선별기는 PC기반 제어시스템으로서 비교적 고가이고 부피가 크며 현장 환경에서 기계적 충격이나 먼지등에 취약하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 운영체제가 탑재된 임베디드 제어기 기반의 색채선별기를 제안한다. 색채선별기는 기본적으로 곡물의 유입량 및 속도를 조절해 주는 피터부, 곡물의 영상을 받아 이미지를 처리해 주는 카메라부, 카메라부에서 받은 정보를 이용해 양품과 불량품을 분리해 주는 이젝터부로 구성된다. 본 논문에서는 개발된 지능형 색채선별기용 ARM 프로세서 기반 임베디드 제어기의 하드웨어 구성, 피더부, 카메라부, 이젝터부 간의 통신프로토콜을 이용한 총괄관리 제어와 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 소개한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1075-1080
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• 2022

최근 인공지능 알고리즘으로 대표되는 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘이 다양한 분야에서 예측, 분류, 군집화 등과 같은 분야에 적용하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 이에 본 논문에서는 PCB의 보호용 필름의 미박리 상태를 디젝트론2를 이용하여 검출하는 알고리즘을 제시한다. 반사 임계각 42.8°의 조건으로 촬영된 이미지로 61장의 데이터를 기반으로, 42장의 데이터를 학습에 19장의 데이터를 검증에 사용하였다. 딥러닝을 이용한 PCB 미박리 필름 검출 결과 19장의 검증 데이터 중 16장 검출, 3장 오검출 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.477-480
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• 2022

반도체 성능 향상으로 신호를 전달하는 회로의 단위가 마이크로 미터에서 나노미터로 미세화되어 선폭(linewidth)이 점점 좁아지고 있다. 이러한 변화는 검출해야 할 불량의 크기가 작아지고, 정상 공정상태와 비정상 공정상태의 차이도 상대적으로 감소되어, 공정오차 및 공정조건의 허용범위가 축소되었음을 의미한다. 따라서 검출해야 할 이상징후 탐지가 더욱 어렵게 되어, 높은 정밀도와 해상도를 갖는 검사공정이 요구되고 있다. 이러한 이유로, 미세 공정변화를 파악할 수 있는 신규 검사 및 계측 공정이 추가되어 TAT(Turn-around Time)가 증가하게 되었고, 웨이퍼가 가공되어 완제품까지 도달하는데 필요한 공정시간이 증가하여 제조원가 상승의 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 웨이퍼의 검계측 데이터가 아닌, 제조공정 과정에서 발생하는 다양한 센서 및 장비 데이터를 기반으로 웨이퍼 제조 결과가 양품인지 그렇지 않으면 불량인지 구별할 수 있는 가상계측 모델을 제안한다. 기계학습의 여러 알고리즘 중에서 다양한 장점을 갖는 XGBoost 알고리즘을 이용하여 예측모델을 구축하였고, 데이터 전처리(data-preprocessing), 주요변수 추출(feature selection), 모델 구축(model design), 모델 평가(model evaluation)의 순서로 연구를 수행하였다. 결과적으로 약 94% 이상의 정확성을 갖는 모형을 구축하는데 성공하였으나 더욱 높은 정확성을 확보하기 위해서는 반도체 공정과 관련된 Domain Knowledge 를 반영한 모델구축과 같은 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.957-958
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• 2023

본 연구에서는 공정 내 인체 끼임 사고 및 저출산 고령화 시대 등의 문제들로 인한 인력 감소 문제들을 해결하기 위하여 인공지능 기반의 모빌리티 플랫폼을 개발하였다. 본 플랫폼은 yolo-v4 기반으로 로봇이 공정 내부를 이동하면서 공정 내 불량 와이어를 검출하여 공정 유지보수 관리자에게 알려 주고 실시간으로 공정 내부 상황을 무선으로 모니터링할 수 있는 기술을 연구하였다. 또한, 로봇에는 무선 충전 기능을 갖추고 있어 추가적인 공정 내 인체 끼임 사고 등을 예방할 수 있도록 하였다. 본 연구 결과에서는 불량 와이어 검출 시, 평균 92.1%의 정확도를 보였으며, 공정 제품에 대한 양품, 불량품의 검출은 평균 98%의 정확도를 보였다. 또한, 실시간 무선 영상 모니터링는 24fps로 전송되어 공정 내부를 살피는 것에 유의미한 결과를 보였다.