항공기용 복합재 구조물의 제작에 대한 품질관리는 자재의 입고에서부터 제품의 제작과정에 이르는 모든 단계에서의 검사, 시험 및 모니터링을 포함한다. 이러한 품질관리 활동은 설계의 목적에 적합하게 이루어졌는지 확인하기 위한 것이다. 품질에 영향을 미치는 인자들은 자재, 입고검사, 보관 및 시효관리, 작업환경의 관리, 시험, 검사 및 기록의 관리 등이 있다. 본 연구에서는 항공기 복합재 구조물에서 파괴시험을 통한 공정의 적합성 입증방법과 품질관리방법을 고찰하였으며 이를 바탕으로 복잡한 복합재 구조물에 대한 비파괴검사 방법의 신뢰성을 확보하고 복합재의 설계요구조건을 확인할 수 있는 기법을 제시하였다.
최근 STB 보급이 증가하면서 제품 출하 전 품질검사의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 STB 영상 신호의 다채널 동시 입력을 통한 품질검사 자동화를 지원하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 색상 정보와 LDP 코드를 결합한 CeLDP를 이용하여 안정적인 비디오 샷 경계 검출 후 영상의 중앙 스캔라인을 이용한 핑거프린트를 추출하여 입력 비디오 채널 간 동기화를 수행한다. 제안하는 방법은 기존 샷 검출 방법과 비교를 통해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 실제 환경에 적용한 실험을 통해 STB 품질검사 시 필요한 다채널 입력 간 동기화를 위한 신뢰성 확보 및 실시간 품질검사가 가능함을 입증하였다. 또, 제안된 방법을 바탕으로 향후 대규모 품질검사 방법을 연구하여 보다 효과적인 품질검사 체계를 제안하고자 한다.
산업현장에서는 품질검사 과정 중의 잘못된 불량판정을 감소시키기 위하여, 각 제품단위에 대하여 불량판정이 나왔을 경우 복수의 검사를 반복하여 수행하는 경우가 있다. 본 논문은 총 두 번까지의 연속된 검사를 허용하는 품질검사 프로세스에 대한 분석을 다루고 있다. 본 논문에서는 제품검사의 단계와 품질판정 상태를 모델링하는 수학적 도구로서 마르코프 체인이 사용되었다. 그리고 산업체의 생산관리 시스템에서 수집된 불량 판정률을 마르코프 체인 모델의 데이터로 사용하였다. 또한 본 논문은 제품의 품질 특성 별 최종 비율과 제품의 폐기율에 대한 이러한 연속적인 이중검사 허용 프로세스의 영향에 대하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 연속이중검사 허용이 정상 제품에 대한 불량판정을 줄이며, 그 결과 재료, 노동 및 기타 비용을 줄이는 데 기여할 수 있다는 것을 확인하였다
본 연구에서는 일정-비용 통합모델 기반의 공사 진척도 관리에 있어서 현장작업에 대한 품질검사 프로세스를 연계한 진척도 측정모델을 제시하였다. 이를 위해 1)품질검사 프로세스, 2)진척도 측정매개, 3)계층구조화된 공정표, 4)진척도 측정매개와 연계된 품질검사 대상의 네 가지를 모델의 핵심영역으로 정의하고, 각 영역에 대한 정보요소들을 분석하였다. 그 결과를 토대로 각 영역 간에 서로 연관성을 가지고 품질검사의 계획과 실행 결과가 진척도 측정에 활용될 수 있도록 정보요소들을 구성하는 프로세스 모델들을 제시하였으며, 이를 반영한 정보시스템을 구현하여 원자력 발전소 건설공사에 적용하였다. 시스템 운영을 통한 모델의 효용성을 검증한 결과, 품질검사 프로세스의 온라인화를 통한 정보소통의 효율성 향상 및 기존 오프라인 방식에서 발생하던 현장 간접경비의 절감효과 뿐만 아니라, 발주자와 계약자가 모두 인정할 수 있는 객관적인 진척도 정보를 신속하게 획득할 수 있는 효과가 있는 것으로 확인되었다.
제품을 로트(lot)단위로 구분하고 로트에서 취한 샘플을 검사하여 얻은 품질 특성의 값을 이용해서 로트의 합격여부를 판정하는 것을 샘플링검사(sampling inspection)라 하고, 검사하는 품질특성이 제품의 수명 특성치인 경우에 이를 신뢰성 샘플링 검사(reliability sampling inspection)라 한다. 그 중 벌크재료에 대한 샘플링 검사방식을 알아 보도록한다.
본 논문에서는 레미콘 타설 공정에서 스마트폰으로 현장 검사와 품질관리가 가능하도록 모바일 레미콘 품질 관리 시스템을 제안하였다. 또한 현장검사를 디지털화하기 위한 실시간 슬럼프 데이터 처리 부분을 함께 제안하였다. 검사자의 스마트폰을 이용하여 레미콘 현장검사의 영상을 실시간으로 전송하여 오류를 판단하고 레미콘 제품 이상 여부를 현장과 본사에서 실시간 공유가 가능하도록 하였다. 개발대상기술은 실제 결과 값과 영상 이미지 분석 등으로 제품에 대한 이상 여부가 판단되며 회사 및 현장에 적합한 정보 제공이 가능하다. 레미콘 품질 데이터 분석을 기반으로 원자재 관리 데이터와 연동함으로써 레미콘 업종의 가장 큰 문제 사항인 원자재 반입에 따른 최적의 배합 비율 제시가 가능하다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.
소형 폭뢰용 수압식 신관의 품질확인은 로트에서 일정한 수량의 샘플을 꺼낸 후, 해당 샘플에 대해 작동압력을 측정하고, 사전에 설정된 합격판정기준에 따라 결함제품 개수로 로트에 대한 합부판정을 내린다. 이러한 샘플링 검사방식을 계수형 샘플링 검사방식이라고 부르며 일반적으로 가장 많이 사용되는 샘플링 검사방식이다. 그러나 이런 계수형 샘플링 검사방식은 샘플의 수가 과도하게 소요되는 경향이 있으며, 제품의 품질이 안정화 되어도 늘 같은 개수만큼의 샘플을 추출해서 시험해야 하므로 시간과 예산의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 작동압력시험의 데이터를 측정하여 로트의 추정불량률을 계산하고 이 값이 합격품질한계(Acceptable Quality Level) 내에 들어오는지 아닌지로 로트에 대한 합격판정을 내리는 계량형 샘플링 검사방식으로의 전환 가능성에 관한 연구를 수행하였다. 계량형 샘플링 방식으로의 변경을 통한 시료수 감소로 시험비용 절감과 계량형 데이터의 통계적 분석을 통해 불량률 추정, 공정능력지수 계산, 관리도를 활용한 품질추이 확인 등의 다양한 품질 분석을 수행할 수 있었다. 또한, 제조자 측면에서 품질문제가 발생하기 전에 사전에 품질저하를 감시하고 품질경영시스템 보완을 통한 품질개선활동의 수행 등 다양하게 활용될 수 있었다. 역시 고객인 사용자 측면에서는 품질데이터의 이력관리를 통한 과거 품질문제 추적 및 우수한 품질의 신관을 확보하는 등의 이점이 있을 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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