최근 여러 산업 분야에서는 품질의 향상과 생산성을 높이기 위해 자동화 검사 장치 개발이 활발하게 연구 되고 있다. 본 연구에서는 비전을 이용한 신뢰도 높은 슬라브(Slab) 표면 검사 자동화 알고리즘의 전처리 단계인 오실레이션 마크(Oscillation mark) 검출을 목표로 한다. 슬라브 영상의 경우 조업시에 발생하는 산화 물질인 스케일(Scale)이 영상 전체에 분포하고 있으며, 이러한 스케일은 형태적 특징 및 밝기 특징이 일정치 않기 때문에 오실레이션 마크 검출 성능을 저하 시킨다. 따라서 스케일의 영향을 최소화 하고 효과적으로 오실레이션 마크를 검출하기 위해 가버 필터(Gabor filter)와 수직 투영 프로파일(Vertical projection profile)을 이용한 노이즈 제거 방법을 사용한다.
두부의 저장 중 신선도를 판정 할 수 있는 신선도표시계를 제작하여 두부의 표면에 부착하여 품질변화를 측정하였다. 부패시점을 판정하기 위하여 pH, VBN, TBARS, 총균수 및 관능검사를 수행하였다. 두부의 저장 중 품질변화를 측정한 결과 신선도표시계의 반응 시점과 같은 저장 8일째에 두부는 부패초기수준에 도달하여 pH는 5.6, 총균수는 7.63 log CFU/g의 값을 나타내었다. 또한 VBN, TBARS 값도 상승하였고, 관능검사 결과도 저장 8일 이후에는 이취 및 표면에 점질물 생성 및 조직의 저하 등 가식이 불가능 하였다. 따라서 본 연구에서 사용된 신선도표시계는 두부의 저장 중 신선도를 실시간으로 나타내줌으로써 두부의 유통기한 확립 측면에서 매우 유용한 도구가 될 것으로 판단된다.
현재 주화의 제조 공정에서는 주화의 표면 품질 진단을 사람이 눈으로 직접 확인하여 수행하고 있다. 본 논문은 컨베이어 벨트에 놓이어 이동하는 주화로부터 획득한 영상을 이용하여 주화 표면의 결함을 검출하는 영상처리 방법을 제시한다. 결함 검출 방법은 영상에서 주화 영역을 분할하고, 분할된 동전을 비교할 모델에 정렬하며, 정렬된 영상을 최적의 고유 영상 공간으로 투영, 투영 오차와 학습된 가변 임계값과 비교하여 결함 부위를 검출한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 영상처리 과정 중에서 주화 표면 진단과 관련하여 특화된 새로운 방법을 제시한다. 주화의 정렬을 위하여 분할된 주화의 히스토그램을 사용한다. 이 방법은 2차원 영상의 정렬을 일차원 히스토그램의 정렬로 변환하는 것이다. 다음으로 정렬된 영상을 고유 영상공간에 투영시켜 주화 방향에 따른 휘도 변화를 보정한다. 이 방법은 소수의 고유 영상 벡터들로 구성된 고유 영상 공간을 여러 개 생성하고, 최적의 고유 영상 공간에 정렬된 영상을 투영하여 실시간 구현이 가능하게 한다.
본 연구에서는 금속재 연소관내부에 단열고무/내열복합재로 구성된 연소관 조립체의 품질평가에 적용 가능한 음향방출 비파괴 시험 평가 기법을 정립하기 위하여 그간 수행되었던 시험결과를 종합하여 실제 생산에 적용 가능한 평가 기법을 정립하였다. 유한요소 code를 사용하여 연소관 조립체 구조 해석한 결과를 바탕으로 내열복합재에 절개선이 있는 연소관 표면의 스트레인과 절개선이 없는 연소관 표면의 스트레인 값을 비교하였다 해석결과는 공압시험 중 연소관 표면에 부착된 스트레인 값과 음향방출센서로부터 측정된 신호와 비교함으로써 연소관과 단열고무 접착성이 확인되었다. 음향방출법을 이용하여 금속재 연소관과 단열고무와의 접착성을 평가하는 방법으로서 실제 생산과정에 적용 가능함을 확인하였다.
피혁 제품의 품질을 결정함에 있어 제일 중요한 요인은 눈에 보이는 표면상태이다 지금까지는 피혁공장에서 대부분의 피혁을 육안으로 선별하여 오고 있는데 이러한 방법은 등급을 구분하는데 많은 노동력과 시간이 소모되고, 일관성이 부족할 뿐만 아니라 미세한 결함이나 정밀한 치수를 감지할 수가 없어 그 등급의 품질에 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 실시간 영상처리와 A.I를 이용하여 피혁 자동 등급 선별 시스템을 설계하고자 한다. 제안한 선별 시스템의 설계는 세계 피혁업계와 차별을 기하고 검사시간을 단축하여 생산 효율성을 증대하며, 등급의 표준화 및 품질의 고급화를 도모할 수 있다.
현대의 컴팩트 반도체 소자들은 정확한 품질검사를 위해 비파괴, 고분해능의 검사 장비가 요구되고 있다. 검사 장비 중 고분해능 적외선 대물렌즈와 적외선 센서로 구성된 초정밀 열영상 현미경은 반도체 내부의 결함에서 발생되는 국소적 열원의 위치와 깊이 정보를 얻는데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 위 상잠금기법이 적용된 적외선열영상 현미경을 이용하여 다층구조로 된 반도체 소자 내부 열원의 위치와 깊이 정보에 대해 분석하였다. 시편은 내부에 3개의 열원을 포함한 TSV(through silicon via technology) 기반 4단 적층구조로서 측정 표면으로부터 열원의 깊이는 $240{\mu}m$이다. 본 실험에서는 위상잠금기법을 통해 시편 내부열원의 위치와 깊이를 정확히 찾을 수 있는 초점면 위치, 노출시간 그리고 위상잠금주파수 등 최적의 조건을 찾고 그 조건에서 적외선 대물렌즈와 시편의 거리 변화에 따른 위상 변이와 깊이 정보에 대한 영향을 알아보았다. 이와 같은 반도체 내부결함에 의한 열원의 위치와 깊이 분석에 대한 연구는 품질검사용 열영상 분석장비 개발에 큰 도움을 줄 것으로 예상한다.
피혁 제품의 품질을 결정함에 있어 가장 중요한 부분은 눈에 보이는 표면상태이다. 지금까지 피혁제조업체에서 대부분의 피혁을 육안으로 선별하여 오고 있는데, 이러한 방법은 등급을 구분하는데 있어 일관성이 부족할 뿐만 아니라, 많은 노동력과 시간이 소모되고 또한 미세한 결함이나 정밀한 치수를 감지할 수가 없어, 등급의 품질에 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 실시간 영상처리와 A. I를 접목하여 피혁 자동 등급 선별 시스템을 제안하고자 한다. 우선 피혁 자동 등급 선별 시스템에서 가장 중요한 실시간 영상처리를 이용하여 A. I에 적용될 수 있는 벡터의 추출 및 판정결과를 제시하여 본 논문의 정확성을 확인하고자 한다. 피혁 시스템의 설계는 세계 피혁업계와 차별을 기하고 검사시간을 단축하여 생산 효율성을 증대하며, 등급의 표준화 및 품질의 고급화를 도모할 수 있다.
표면탄성파를 이용한 RF소자의 성능을 단순히 작동 유무로만 평가할 수 있는 전기적인 성능 평가방법과 달리 위치에 따른 표면탄성파의 형성 정도를 실시간으로 검사할 수 있는 광학적 방법을 제시하였다. 광학적 방법을 이용한 표면 탄성파의 측정 조건과 한계를 제시하였고 간섭 및 회절 현상을 이용하여 RF신호의 입력 유무에 따른 광학적 해석을 하였다. 단일 모드 레이저를 이용하여 중심 주파수가 105MHz인 중계기 필터의 동작을 실험적으로 측정하고 이론적으로 분석하였다. 본 논문에서는 다기능 서비스를 제공하는 복합 주파수 RF 모듈의 고품질화를 위한 방법으로 표면탄성파의 에너지 분포를 시각화하고 실시간으로 평가할 수 있는 광학적 방법을 제시하였다.
고효율 a-Si:H/c-Si 이종접합 태양전지를 얻기 위해서는 우수한 c-Si wafer 위에 고품질의 비정질 실리콘박막을 통한 heterointerface를 형성하는 것이 매우 중요하다. 이를 달성하기 위해서는 공정중에 오염되기 쉬운 Si wafer 표면 상태를 정확히 검사하고 잘 관리하여야 한다. 본 연구에서는 세정 및 표면산화에 따른 Si wafer 상태를 Spectroscopic Ellipsometry 및 u-PCD를 이용하여 분석하였으며, <$\varepsilon$2> @4.25eV 값이 Si wafer 상태를 잘 나타내고 있음을 확인하였고 세정 최적화 할 경우 그 값이 43.02에 도달하였다. 또한 RF-PECVD로 증착된a-Si:H 박막을 EMA 모델링을 통해 분석한 결과 낮은 결정성과 높은 밀도를 가지는 a-Si:H를 얻을 수 있었으며, 이를 이종접합 태양전지에 적용한 결과 Flat wafer상에서 10.88%, textured wafer 적용하여 13.23%의 변환효율을 얻었다. 결론적으로 Spectroscopic Ellipsometry가 매우 얇고 고품질의 다층 박막이 필요한 이종접합 태양전지 분석에 있어 매우 유용한 방법임이 확인되었다.
본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표면에서 미세한 수준에서 시작되는 균열을 야기한다. 구조물의 균열은 안정성을 저하시키고 구조물의 견고함을 감소시킨다. 조기 발견을 통해 손상 및 고장 가능성을 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있다. 일반적으로 수동 검사 결과는 품질이 좋지 않고, 대규모 기반 시설의 경우 접근이 어려우며, 균열을 정확하게 감지하기 어렵다. 이러한 수동검사의 자동화는 기존 방식의 한계를 해결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전 기반의 연구들이 수행되었다. 하지만 다양한 유형의 균열이나, 열화상 카메라 등을 이용한 연구들은 부족한 상태이다. 따라서 본 연에서는 콘크리트 벽의 균열을 자동으로 감지하는 방법론을 개발하여 제시하며, 다음과 같은 연구 내용을 목표로 한다. 첫째, 균열 감지 이미지 기반 분석의 주요 장점인 이미지 처리 기술을 사용하여 기존의 수동 방법과 비교하여 정확도가 향상된 결과 및 정보를 제공한다. 둘째, 강화된 Sobel edge segmentation 기술 및 ROI 기법 기반의 알고리즘을 개발하여 비파괴 시험을 위한 자동 균열 감지 기술을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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