원자로 BMI 노즐은 원자력발전 설비의 운영을 위한 핵심요소 중 하나이며 하부헤드에 설치되어 있다. 상부헤드에 비해 비교적 저온영역에 있지만 최근 외국사례에 비추어 볼 때 PWSCC의 발생 가능성이 크기 때문에 가동중 비파괴검사가 반드시 필요하다. 그러나 BMI 노즐은 원자로 하부에 있기 때문에 고방사선 구역이며 원자로 내부는 붕산수로 채워져 있기 때문에 접근이 매우 어렵다. 본 연구에서 BMI 노즐 검사를 위하여 TOFD를 이용한 탐촉자를 개발하였고, 자동화검사를 위해 내방수 기능을 가진 스캐너를 개발하였다. 또한, BMI 노즐과 동일한 재질 및 형상으로 인공결함시험편을 제작하여 자동화 비파괴검사 시스템의 성능검증을 수행하였다.
피스톤 로드는 자동차의 진동과 충격을 흡수해 주는 현가장치인 쇽옵소버의 주요 부품의 하나로서 쇽옵소버의 성능에 중요한 영향을 주기 때문에 높은 치수정밀도와 표면 매끄러움을 요구한다. 피스톤 로드의 생산공정은 원자재 입고 및 적재$\rightarrow$절단$\rightarrow$열처리$\rightarrow$선삭$\rightarrow$홈가공$\rightarrow$밀링$\rightarrow$전조$\rightarrow$검사 및 포장 순으로 작업이 진행된다. 생산공장에서는 하루 평균 1만5천개 정도의 피스톤 로드를 생산하고 있기 때문에 사이클 타임을 줄이고 생산의 효율성을 향상시키기 위해 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 피스톤 로드의 생산공정중에서 검사공정과 피스톤 로드에 나사산을 만드는 전조 공정후에 가공부품을 넘겨주는 수작업 공정을 성력화하고 사이클 타임을 획기적으로 줄일 수 있는 자동화시스템 구축 방안을 제시한다. 이를 위해 검사 및 이송장치에 대한 세부적인 검사장치, 정렬장치, 이송장치, 적재장치에 대한 세부 설계 방안과 모델링 수행 결과를 분석하고 제시한다.
본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.
머신비전은 고속화된 자동화 생산 시스템의 품질 검사 방법으로 널리 활용되어 왔다. 본 연구에서는 멀티카메라를 사용하여 PC와 PLC 간 제어를 통해 용접부위의 치수를 실시간으로 측정하여 검사하는 머신비전 시스템을 개발하였다. 제안한 검사시스템은 맞대기 용접부위의 길이와 폭을 측정하여 용접부의 치수 균일성을 검사하도록 설계하였다. 광학계 및 물류는 병렬제어를 위해 PC와 PLC 간 TCP/IP 멀티쓰레딩 통신기법을 적용하였다. 금속재료의 반사 특성을 고려하여 용접비드의 형태나 용접시 발생하는 그을음에도 균일하게 검사부위의 영상획득이 가능한 동축조명계를 적용하였고, 검사 알고리즘은 OpenCV 라이브러리를 사용하여 용접치수검사에 맞게 개발하였다. 제작한 시스템을 실제 전자부품의 용접 자동화 라인에 설치하여 시스템의 작동오류 및 검사 성능을 검증한 결과, 요구되는 기능 및 검사 성능을 모두 성공적으로 수행하였다.
본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.
핵의학과 검체 접수 환경시스템은 20년 전과 비교하여 보았을 때 크게 달라지지 않은 채 동일한 시스템으로 검체 접수 업무가 이루어지고 있다. 핵의학과 검사 특성상 진단검사의 학과와 달리 검체 용기 자체로 검사가 시행되는 것이 아니라 모검체에서 자검체를 생성하여 검사를 시행하는 시스템이기 때문에 지금까지 큰 변화 없이 이어져 온 것으로 보인다. 본원에서는 이러한 검체 접수 환경시스템을 개선하고자 검체의 뚜껑을 자동으로 제거해 주고 동시에 자동접수가 가능한 decapper 자동화 장비를 도입한 사례와 가접수 시스템 적용 사례에 대해서 소개해 보고자 한다. 본원에서는 2019년 환자의 검체 뚜껑을 자동으로 제거해 주는 장비를 도입하고자 진단검사의학과 응급검사실에서 사용하는 Vacuette ® Unicap Belt Decapper(Greiner bio-one, Austria) 제품을 벤치마킹하여 구매를 시도하였으나 5 ml SST, 8 ml SST 튜브를 사용하는 핵의학과 검체를 처리하려면 2대의 장비가 필요하여 예산과 공간 문제에 부딪혀 구매가 지연되었다. 2020년 1월 국산 decapper 자동화 장비를 대여 받아 검체 검사실 접수 실정에 맞게 지속적인 아이디어 제공과 테스트로 수정 보완하여 2020년 10월 검체 뚜껑을 자동으로 제거해 주는 동시에 자동접수 해주는 decapper 자동화 장비를 도입하게 되었다. 또한 검체 접수 전 단계에서 가접수 시스템을 도입하여 병동과 응급실, 건강증진센터 이송사원이 검체를 갖고 검사실에 도착하면 검체를 셀프로 가접수 하여 빠른 시간 내에 검체 도착 여부를 알릴 수 있도록 개선하였다. Decapper 자동화 장비가 도입되면서 자동으로 검체 뚜껑이 제거되고 접수되는 순간에 다른 업무를 수행할 수 있게 되어 검사자의 업무 효율성을 크게 증대 시킬 수 있었고 검사 소요시간에 영향을 미칠 수 있는 검체 접수 마감시간이 단축되어 검사시작을 10분~20분 정도 단축시킬 수 있는 효과를 볼 수 있었다. 또한 반복된 손목 사용으로 인하여 발생되는 근골격계 질환의 감소로 검사자의 건강장해를 예방할 수 있었다. 가접수 시스템을 설치한 후 병동에서는 빠른 퇴원이 가능해졌고 검체 도착 여부를 묻는 불필요한 전화문의 횟수도 감소하게 되었다. 대부분의 핵의학과 검체 검사실은 소규모의 인력으로 운영되고 있는 것이 현실이다. 최소 인력으로 검체 검사와 검체 접수 업무를 동시에 수행해야 되는 소규모 기관에서는 decapper 자동화 장비와 가접수 시스템을 도입 시 업무를 보다 원활히 수행하는데 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 자동차 핵심부품 중 하나인 알터네이터 수풀의 육안검사를 대체하기 위한 머신비전시스템을 설계하는 데 목적이 있다. 플라스틱 사출물인 알터네이터 스풀의 경우 일반적으로 미성형, 찍힘, 뜯김, 크랙 등의 불량 유형이 발생한다. 스풀을 고속으로 전수검사하기 위하여 설계의 실패 사례를 예로 들었고, 이를 통해 최적의 고속 자동화 머신비전 시스템을 설계하고 2차 협력 업체인 중소기업을 위해 저비용 검사 시스템에 초점을 맞추고자 한다. 3차원 설계 소프트웨어인 Pro-Engineer와 CATIA가 사용되었다. 개발 제작 될 시스템은 산업현장에 적용하여 절대적 판정의 안정성을 도모하고, 생산성 향상을 위한 사이클 타임을 충족하는 데 기여할 수 있다.
장기간의 원자력발전소 운영과정에서 가동전 중검사는 설비의 건전성을 확인하는 매우 중요한 점검과정이다. 가동전 중검사 결과 많은 양의 검사데이터가 생산되며 이러한 검사데이터는 과거 검사결과와 비교하여 결함지시의 성장여부 등이 검토될 수 있어야 하며 후속 검사를 위한 기초 데이터로 활용될 수 있어야 한다. 또한 검사에 사용되는 검사장비, 검사자, 검사절차서, 관련 도면, Codes & Standards 등 검사자원의 체계적인 관리가 필요하며 이를 위한 정보시스템의 지원이 필수적이다. 또한 수작업으로 작성되는 가동전 중검사계획(LTP 등) 작성업무의 자동화가 필요하며, 검사계약이 경쟁체제로 전환됨에 따라 검사업체의 변경 여부에 관계없이 검사결과의 연속성이 유지되어야 하며 검사절차나 양식 등의 표준화가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 현안사항을 개선할 수 있는 데이터베이스 응용시스템을 설계 및 구현하고 그 개발 과정을 소개한다.
본 연구는 머신러닝의 한 종류인 YOLOv5를 이용하여 기존 육안 선별작업을 자동화 하는 기계를 설계하는 것이다. 본 연구에서는 영상촬영과 선별작업을 진행하는 컨베이어 기구와 선별 프로그램을 제작하고, 모든 표면을 검사해 사과의 품질을 3단계로 구별하는 작업을 진행하였다. 결과적으로 투입된 사과의 품질을 성공적으로 분류 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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