Due to the development of technology, there is a considerable increase in the number of skyscrapers in the world. Accordingly, there are rapid growing requests about maintenances such as cleaning, painting, and inspection. However, it is extremely dangerous working the walls of buildings, and crashes from buildings have accounted for large proportion of constructional accidents. Especially, as the number of buildings with irregular shapes increases, the accident rate during the maintenance work increases each year, and most of the accidents lead to death. An alternative solution must be developed with the commercialization of automatic systems. In this research, a fundamental research has been conducted for drafting and commercializing an automation tool that is carried in the built-in guide system, which can perform cleaning.
This paper presents the measurement and correction method of PCB alignment errors for PCB screen printer. Electronic equipment is getting smaller and yet must satisfy high performance standard. Therefore, there is a great demand for PCB with high density. However conventional PCB screen printer doesn't have enough accuracy to accommodate the demand fur high-resolution circuit pattern and high-density mounting capacity of electronic chips. It is because the alignment errors of PCB occur when it is loaded to the screen printer. Therefore, this study focuses on the development of the system which is able to measure and correct alignment errors with high-accuracy. An automatic optical inspection part measures the PCB alignment errors using machine vision, and the high-accuracy 3-axis stage makes correction for these errors. This system used two CCD cameras to get images of two fiducial marks of PCB. The geometrical relationship between PCB, cameras, and xy$\theta$ stage is derived, and analytical equations for alignment errors are also obtained. The unknown parameters including camera declining angles and etc. can be obtained by initialization process. Finally, the proposed algorithm is verified by experiments by using test bench.
This paper presents the measurement and correction method of PCB alignment errors for PCB screen printer. Electronic equipment is getting smaller and yet must satisfy high performance standard. Therefore, there is a great demand for PCB with high density. However conventional PCB screen printer doesn't have enough accuracy to accommodate the demand for high-resolution circuit pattern and high-density mounting capacity of electronic chips. It is because the alignment errors of PCB occur when it is loaded to the screen printer. Therefore, this study focuses on the development of the system which is able to measure and correct alignment errors with high-accuracy. An automatic optical inspection part measures the PCB alignment errors using machine vision, and the high-accuracy 3-axis stage makes correction for these errors. This system used two CCD cameras to get images of two fiducial marks of PCB. The centers of fiducial marks are obtained by using moment, gradient method. The first method is calculating the centroid by using first moment of blob, and the latter method is calculating the center of the circle whose equation is obtained by curve-fitting the boundaries of fiducial mark. The operating system used to implement the whole set-up is carried in Window 98 (or NT) environment. Finally we implemented this system to PCB screen printer.
본 논문은 자동차용 퓨즈 및 릴레이 박스의 취부상태를 검사하기 위한 비전시스템의 구현 예를 보여준다. 검사를 위한 vision system은 영상 취득부와 검사 알고리즘, 그리고 사용자 인터페이스의 세 부분으로 구성된다. 영상 취득부는 box의 영상을 grabbing하는 부분으로 조명부와 광학부로 이루어진다. 검사 알고리즘은 영상을 이용하여 검사작업을 수행하는 부분이다. 사용자 인터페이스는 fuse & relay box의 모양과 부착되는 fuse와 relay를 등록하기 위한 사용자 인터페이스와 검사 작업을 수행하기 위한 사용자 인터페이스 두 부분으로 이루어진다. 본 연구에서 제시하는 검사 알고리즘은 신뢰도가 높아 실제 생산 현장에 사용이 가능하다.
TFT-LCD automatic defect inspection system for detecting defects in place of the visual tester does pre-processing, candidate defect pixel detection, and recognition and classification through a blob analysis. An over-detection result of defects acts as an undue burden of blob analysis for recognition and classification. In this paper, we propose defect detection method based on the histogram distribution modeling of TFT-LCD image to minimize over-detection of candidate defective pixels. Primary defect candidate pixels are detected estimating the skewness of the luminance distribution histogram of the background pixels. Based on the detected defect pixels, the defective pixels other than noise pixels are detected using the distribution histogram model of the local area. Experimental results confirm that the proposed method shows an excellent defect detection result on the image containing the various types of defects and the reduction of the degree of over-detection as well.
An automated circuit repair system was developed for enhancing the yield of nondefective liquid crystal panels, focusing on the resist patterns on the circuit material layer of thin-film transistor (TFT) substrates prior to etching. The developed system has an advantage over the parallel conventional system: In the former, the repair conditions depend on the type of resist whereas in the latter, the repair parameters must be fine-tuned for each circuit material. The developed system consists of a resist pattern defect inspection system and a pattern repair system for short and open defects. The repair system performs fine corrections of abnormal areas of the resist pattern. The open-repair system is equipped with a syringe to dispense resist. To maintain a stable resist diameter, a thermal insulator was installed in the syringe system. As a result, the diameter of the dispensed resist became much more stable than when no thermal insulator was used. The resist diameter was kept within the target of $400{\pm}100{\mu}m$. Furthermore, a prototype system was constructed, and using a dummy pattern, it was confirmed that the system worked automatically and correctly.
A computer vision system was built to generate images of a single, stationary egg. This system includes a CGD camera, a frame grabber, and incandescent back lighting system. Image processing algorithms were developed to inspect egg shell and to sort eggs. Those values of both gray level and area of dark spots in the egg image were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg image were used to detect cracks in egg. For a sample of 300 eggs, this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. The weights of eggs were found to be linear to both the projected area and the perimeter of eggs viewed from above. Those two values were used as criteria to sort eggs. The coefficients of determination(r$^2$) for the regression equations between weights and those two values were 0.967 and 0.972 in the two sets of experiment. Accuracies in grading were found to be 95.6% and 96.7% as compared with results from sizing by electronic weight scale.
This paper presents a high-speed automatic micro-alignment system that is a part of an inspection machine for small-sized molded lenses of mobile phones, palm-top computers, and so on. This work was motivated by the shortcomings of existing highest-grade commercial machine. A simple tip/tilt/Z parallel mechanism is designed based on kinematic couplings, which is a 3-degree-of-freedom (3-DOF) moderate-cost alignment stage. It is used to automatically adjust the posture of each lens on the tray, which is impossible by the conventional instrument. Amplified piezoelectric actuators are used to ensure the accuracy and dynamic response. Forward kinematic analysis and simulation show that the parasitic motion is small enough compared to the actuator stroke. From the workspace analysis of the moving platform, it is clear that the output motion range satisfies the design requirements.
Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.
항공사진에 포함된 사진 지표의 방사 및 기하 특성을 이용하여 지표의 중심 위치를 자동으로 인식하기 위한 접근 방법을 제안한다. 방사 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여, 입력된 영상을 이진화한 다음 형태 연산자를 적용시켜 사진 지표가 있는 후보 영역을 추출한다. 기하 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여 ${\bigtriangledown}^G$ 필터링과 대칭성 강조 필터링을 적용시킨 후, 대칭이 가장 강하게 나타나는 위치인 지표의 중심 위치를 구한다. 사진 지표를 포함하고 있는 66매의 영상에 대한 평가 결과 중심 위치가 수동으로 관측한 결과와 비교할 때 1 화소 정도의 차이로 얻어질 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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