본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.
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.
본 논문은 O링의 치수 측정에 있어 고가의 대 중형 머신비전 장비를 대체할 수 있는 소형 머신 비전 검사 장비에 기반한 O링 부품 내 외경 측정 알고리즘을 제안한다. 백라이트 조명하에 하나의 CCD 카메라를 이용하여 측정 평면으로 부터 영상을 획득하는 소형 머신 비전 검사장비에 의해 획득된 영상을 제안한 영상처리 기법 알고리즘을 이용하여 O링의 외경 및 내경치수를 측정한다. 치수 측정의 정확도를 높이기 위해 렌즈계 왜곡 보정과 원근 왜곡 보정을 소프트웨어적 기법으로 보정 하였고 O링 형상을 고려하여 타원정합 모델을 적용하였으며 보다 타원 정합의 신뢰성을 높이기 위해 RANSAC알고리즘을 적용하였다.
타원형 기어는 오발 유량계에 사용되는 특수기어로써 타원형 모양에 의해 생긴 공간으로 물을 흘려보내 계측한다. 본 연구의 목적은 타원형 기어의 가공정도를 판단하고 불량을 가려내는 시스템을 머신비전을 이용하여 개발하는 것이다. 각종 산업분야에서 자동화가 확산되면서 머신미전의 수요는 늘고 있으며 업계전반의 생산공정 중 검사 공정에서 빼놓을 수 없는 인자가 되었다. 하지만 머신비전을 이용한 기어측정은 기어의 형상이 복잡하다는 이유로 잘 사용되지 않고 있다. 본 연구에서는 머신비전을 이용한 검사 프로그램으로 타원형 기어의 측정이 가능함을 보였으며 본 연구에서 설계한 타원형 기어의 가공정도를 판단할 수 있었다.
본 논문은 마이크로 BGA(Ball Grid Array)의 3차원 형상 검사를 위한 광학적 방법에 관한 것으로, 특히, LED를 공간적으로 배치한 광원과 경면반사특성을 이용하였다. 이를 위해 비전시스템을 구성하여 BGA의 반사영상을 취득한 후, 영상처리를 통하여 반사된 LED 점광원의 위치를 추출하여 형상검사에 이용하였다. 또한, 영상에 포함된 복수개의 BGA에 대한 상대적 위치의 통계치를 이용하여 BGA 3차원 형상의 결함을 판단하는 방법을 제안하였고, 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 보였다.
본 연구는, LED 칩 패키지에 있는 토출된 형광체 수지의 모양을 인라인 측정을 통해 개발된 검사 시스템을 기초로 한 효율적인 머신 비전에 관한 연구이다. 형광체의 반투명 특성 때문에 조사된 빛이 칩의 표면뿐만 아니라 하단 부에서도 반사된다. 이러한 현상이 LED 칩 검사의 신뢰성을 저하시키기 때문에 적절한 조명 광학계를 결정하기 위해 백색광 LED 와 635nm의 레이저 슬릿 빛을 이용하여 검사하였다. 또한, 광 삼각측정법을 이용해 정반사와 분산반사법으로 검사를 수행하였다. 실험 결과 백색 슬릿 광과 정반사 반사법의 조합이 가장 좋은 검사 결과를 낸다는 것을 확인할 수 있었다. Catmull-Rom 스플라인 보간법을 이용하여 측정된 데이터를 부드러운 표면 형상으로 나타내었다. 측정 결과를 통해 개발된 시스템이 LED 칩 패키징 공정에 인라인 검사에 성공적으로 적용될 수 있다는 결론을 내릴 수 있다.
본 논문은 경면반사특성을 갖는 솔더볼의 생산공정 관리와 품질확보를 목적으로 머신비전을 적용한 3차원형상을 결함검사방법으로서, 60미크론 이내의 마이크로 솔더볼을 대상으로 정밀한 위치제어장치가 필요없이 임의로 위치한 솔더볼의 반사영상을 취득 후 통계적으로 분석하여 3차원 형상의 결함유무를 검사하는 방법을 제안한다. 이를 위해 복수개의 LED를 링형태로 배열한 광원을 사용하여 트레이에 위치한 많은 수의 마이크로솔더볼을 동시에 촬영한 영상을 취득하고, 영상처리를 통해 반사되는 LED의 상대적 위치를 구한 후, 통계적 분석을 통하여 결함의 유무를 판단하는 방법을 제안하고 실험을 통해 그 효용성을 보인다.
본 연구는 속도 향상을 고려한 실시간 다물체 화상처리 알고리즘을 개발하고자 한다. 최근 들어 비전시스템의 사용은 검사 및 로봇 위치 제어 풍에서 급속히 증가하고 있다. 이러한 비전시스템을 적용하기 위해서는 3차원 공간상 물체의 좌표를 CCD 카메라에 의해서 얻어진 이미지 정보로 변환하는 것이 필요하다. 검사 및 로봇 위치 제어 작업들에 비전시스템을 적용하기 위해서 이미지 평면에서 물체의 중심 위치를 알아야 한다. 특히, 그것의 물체 형상을 표시하기 위하여 여러 개 큐들을 사용하는 강체의 경우에는 여러 개 큐들의 각각 위치 값들이 동시에 하나의 이미지 평면에서 결정되어 져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 여러 개 큐 (다물체)에 대한 화상처리 알고리즘 개발 과정을 본 논문에서 제시하고, 개발된 알고리즘의 타당성을 제시하였다.
쇼크 업쇼바의 로드는 피스톤부 중심에 위치하여 왕복운동을 담당하는 부분으로 표면의 불량(찍힘)이 있을 경우 감쇠력에 대한 차이로 제품 성능을 제대로 발휘하는데 문제 발생의 요인이 되고 있다. 로드표면은 열처리 상태로 표면 광택으로 인하여 쉽게 불량이 표시되지 않으며, 작업자가 육안으로 로드의 이물질 및 찍힘, 기포 검사를 진행함으로써 눈의 피로도가 높아지고, 작업자 육안에 의존하기 때문에 제품의 검사 품질이 일정하지 않다. 본 연구에서는 제품의 원통 형상을 고려하여 라인스캔카메라를 이용한 머신비전 영상처리 기법으로 0.3mm이상의 표면의 불량을 검출하고, 검사단계에서 발생할 수 있는 표면 불량을 최소화하기 위한 전 공정 자동이송 및 양불 제품의 혼입을 방지하는 자동검사 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 표면검사 시스템 개발로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있던 쇼크업쇼버 로드의 표면에 대한 정밀 검사시스템 구축으로 품질검사 기준을 확보하고 표준화된 검사로 신뢰도가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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