• Title/Summary/Keyword: 작업방법불량

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A Study on the Prevention of Collapse Disaster in a Form (거푸집 동바리 붕괴재해 예방대책 에 의한 연구)

  • Ham, Eun-Gu;Heo, Dai-Seong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.161-162
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    • 2023
  • 본 연구는 거푸집 동바리 붕괴재해 예방대책 마련하기 위해 실시되었으며 구조검토, 재료문제, 설치문제, 작업방법 불량 등으로 기존의 가설작업이 서류적으로 형식상의 안전점검 및 구조검토서를 반영한 현장관리로 재해발생이 빈번하게 이루어지고 있는점을 착안해 현장대응 방법을 변경하여 관리하는데 목적을 둔다.

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A Study on the Prevention of Collapse Disaster in a Form (거푸집 동바리 붕괴재해 예방대책 에 의한 연구)

  • Ham, Eun-Gu;Heo, Dai-Seong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.313-314
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    • 2022
  • 본 연구는 거푸집 동바리 붕괴재해 예방대책 마련하기 위해 실시되었으며 구조검토, 재료문제, 설치문제, 작업방법 불량 등으로 기존의 가설작업이 서류적으로 형식상의 안전점검 및 구조검토서를 반영한 현장관리로 재해발생이 빈번하게 이루어지고 있는점을 착안해 현장대응 방법을 변경하여 관리하는데 목적을 둔다.

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Mean Value Analysis of a re-entrant line with production loss (생산 손실이 발생하는 재진입 라인의 평균치 분석)

  • 박영신;김수영;전치혁
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.265-267
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    • 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.

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A Mark Automatic Checking System to Inspect Character Strings on Chips (칩의 문자들을 검사하기 위한 마크 자동 검사 시스템)

  • Joo, Ki-See
    • Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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    • 2005.11a
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    • pp.191-196
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    • 2005
  • The character strings on chips and components are so tiny and numerous that it is a very difficult work for people to perform. In paper, this we propose a mark automatic checking system, which will determine whether chip is wrong-mark or not by recognizing characters on chips. Lots of faulty detection conditions and template matching methods are used to inspect the faulty mark items. The faulty detection classifies conditions as five kinds-darkness, matching, area, broken and branch. A series of experimentation shan that the method proposed here am offer an effective way to determine wrong-mark on chips.

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A Mark Automatic Checking System to Inspect Character String on Chip (칩의 문자들을 검사하기 위한 마크 자동 검사 시스템)

  • Kim, Eun-Seok
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.3
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    • pp.577-583
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    • 2007
  • The character strings on chips and components are so tiny and numerous that it is a very difficult work for people to perform. In this paper, we propose a mark automatic checking system, which will determine whether chip is wrong-mark or not by recognizing characters on chips. Lots of faulty detection conditions and template matching methods are used to inspect the faulty mark items. The faulty detection classifies conditions as five kinds-darkness, matching, area, broken and branch. A series of experimentation show that the method proposed here can offer an effective way to determine wrong-mark on chips.

Development of Size Measurement and Inspection Algorithm for Autoclaves Lightweight Concrete Block by Image Processing (영상처리에 의한 경량기포 콘크리트 블록의 치수측정 및 불량경사 알고리즘 개발)

  • 김성훈;허경무
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.40 no.4
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    • pp.206-213
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    • 2003
  • In this paper, we propose a design method of automatic thickness measurement and defect inspection system, which measures the thickness of the autoclaved lightweight concrete block and inspects the defect on a real-time basis. The image processing system was established with a CCD camera, an image grabber, and a personal computer without using assembled measurement equipment. For the realization of proposed algorithm, the preprocessing method that can be applied to overcome uneven lighting environment, threshold decision method, unit length decision method in uneven condition with rocking objects, and the curvature calibration method of camera using a constructed grid are developed. From the experimental results, we have found that the required measurement accuracy specification is sufficiently satisfied using our proposed method.

Detection of Coffee Bean Defects using Convolutional Neural Networks (Convolutional Neural Network를 이용한 불량원두 검출 시스템)

  • Kim, Ho-Joong;Cho, Tai-Hoon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.10a
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    • pp.316-319
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    • 2014
  • People's interests in coffee are increasing with the expansion of coffee market. In this trend, people's taste becomes more luxurious and coffee bean's quality is considered to be very important. Currently, bean defects are mainly detected by experienced specialists. In this paper, a detection system of bean defects using machine learning is presented. This system concentrates on detecting two main defect types : bean's shape and insect damage. Convolutional Neural Networks are used for machine learning. The neural networks are comprised of two neural networks. The first neural network detects defects in the bean's shape, and the second one detects the bean's insect damage. The development of this system could be a starting point for automated coffee bean defects detection. Later, further research is needed to detect other bean defect types.

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Use of Support Vector Machines for Defect Detection of Metal Bellows Welding (금속 벨로우즈 용접의 결점 탐지를 위한 서포터 벡터 머신의 이용)

  • Park, Min-Chul;Byun, Young-Tae;Kim, Dong-Won
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.20 no.1
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    • pp.11-20
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    • 2015
  • Typically welded bellows are checked with human eye and microscope, and then go through leakage test of gas. The proposed system alternates these heuristic techniques using support vector machines. Image procedures in the proposed method can cover the irregularity problem induced from human being. To get easy observation through microscope, 3D display system is also exploited. Experimental results from this automatic measurement show the welding detection is done within one tenth of permitted error range.

A Knowledge-Based Plastics Injection Molding Expert System for Diagnosis and Troubleshooting (플라스틱 사출성형의 진단과 불량대책을 위한 지식기반 전문가시스템)

  • 최진성;서태설;한순흥
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.2 no.1
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    • pp.1-9
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    • 1996
  • 사출 성형의 초보자도 이용할 수 있으며 사출 성형기의 이력 관리를 할 수 있는, 플라스틱 사출 성형의 진단과 불량대책을 위한 지식 기반 전문가 시스템을 ATR-IM 이라는 범용 전문가시스템 쉘을 이용하여 구현하였다. 지식베이스(knowledge base)는 수지 회사와 관련 서적, 전문가의 경험을 토대로 구축하였으며, 구현된 시스템은 크게 사출 공정 조건 설정 시스템, 사출기 ID에 따른 이력 관리 시스템, 사출성형 불량진단 시스템의 세부분으로 나누어 구성하였다. 본 연구를 통해 제안된 방법에 따라 업체별 사출기 성능에서 오는 공정 조건값의 차이를 사출공정 조건값의 저장에 의해 고려할 수 있으며, 불량 해결에 대한 전문가시스템이 추론 순서 결정을 경험적 확률에 따라 이루어지도록 함으로써 현장에서의 작업 환경을 고려한 전문가시스템이 되도록 하였다.

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