The vision system is easy to use the exclusive use as a independent computer system but it is not much popularization by reason of expensive and difficult to adapt to the various fields, because it is easy to the existed computer system, the price is cheap and also it can use to the various measurement purpose which user wanted and programed. The measurement method of the vehicle axle casing nut welding part is that measure the value of the welding part to adapt the actual operation program from using the ratio between the actual length of the standard specimen and the length of image, to measure the ratio between the actual product and the camera image. A defect is found by the assembled visual inspection system. The inspection algorithm which estimates the quality of welded product is developed and also, the software program which processes the automatic test function of the inspection system. We make the foundation of the inspection automatic system and we will help to apply other welding machine.
MLCC와 같은 소형소자는 중간단계의 샘플검사가 용이 하지 않아 출하검사 위주로 생산 공정이 구성되어 있다. 양산공정 중간 단계의 샘플 검사가 가능해질 경우 고부가가치의 MLCC 생산효율을 극대화 할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 사용자의 간섭을 최소화 하여 설비 운영 효율을 극대화 시켜주기 위해 MLCC의 위치 및 각도 추출에 영상처리기법을 적용하여 운영 효율이 극대화된 자동 검사 시스템을 구현 하고자 한다. 총 6가지의 MLCC 소자에 대해 검사 할 수 있었으며 1회 200개의 Chip에 대해 98.4%의 정확도로 Chip을 Pick-Up 하였다. 향후 연구과정에서 얻어진 원천기술에 대한 다양한 응용 방안을 연구를 통해 2차 전지, 반도체 소자 등의 사업 분야에 적용이 가능 할 것으로 예상되어 진다.
This paper proposes a SMD (surface mounting device) classification method for the PCB assembly inspection machines. The package types of SMD components should be classified to create the job program of the inspection machine. In order to reduce the creation time of job program, we developed the automatic classification algorithm for the SMD packages. We identified the chip-type packages by color and edge distribution of the images. The input images are transformed into the HSI color model, and the binarized histroms are extracted for H and S spaces. Also the edges are extracted from the binarized image, and quantized histograms are obtained for horizontal and vertical direction. The neural network is then applied to classify the package types from the histogram inputs. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
A system design technique of automatic thickness measurement and defect inspection system, which measures the thickness of the ALC(Autoclaved Lightweight Concrete) block and inspects the defect on a realtime basis is proposed. The image processing system was established with a CCD camera, an image grabber, and a personal computer without using assembled measurement equipment. The image obtained by this system was analyzed by a devised algorithm, specially designed for the enhanced measurement accuracy. For the realization of the proposed algorithm, the preprocessing method that can be applied to overcome uneven lighting environment, an enhanced edge decision method using 8 edge-pairs with irregular and rough surface, the unit length decision method in uneven condition with rocking objects, and the curvature calibration method of camera using a constructed grid are developed. The experimental results, show that the required measurement accuracy specification is sufficiently satisfied using our proposed method.
To prevent an insulator failure, an automatic cleaning and inspection robot was developed for suspension insulator strings. The robot autonomously moves along the insulator string using the clamps installed on its two moving frames. Especially, unlike the existing cleaning robots using jets of water, the robot system adopts a dry cleaning method using rotating brushes and a circular motion guide. In addition, a mechanized brush bristles and a voltage-balancing contactor are devised to increase cleaning efficiency and to prevent arc generation under live-line conditions, respectively. We confirmed its effectiveness through experiments.
Compact Camera Module(CCM) is widely used in PDA, Celluar phone and PC web camera. With the greatly increasing use for mobile applications, there has been a considerable demands for high speed production of CCM. The major burden of production of CCM is assembly of lens module onto CCD or CMOS packaged circuit board. After module is assembled, the CCM is inspected. In this paper, we developed the image capture board for CCM and the imaging processing algorithm to inspect the defects in captured image of assembled CCMs. The performances of the developed inspection system and its algorithm are tested on samples of 10000 CCMs. Experimental results reveal that the proposed system can focus the lens of CCM within 5s and we can recognize various types of defect of CCM modules with good accuracy and high speed.
AVI (Automatic Vision Inspection) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. AVI systems usually report different measurements on the same defect with some variations on position or rotation mainly because different images are provided. This is caused by possible variations from the image acquisition process including optical factors, nonuniform illumination, random noises, and so on. For this reason, conventional area based defect measuring methods have problems of robustness and consistency. In this paper, we propose a new defect size measuring method to overcome this problem, utilizing volume information that is completely ignored in the area based defect measuring method. The results show that our proposed method dramatically improves the robustness and consistency of defect size measurement.
Hyun-Tae Kim;Ye-Jin Jin;Hye-Jin Jeon;Janghwan Kim;R. Young Chul Kim
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.200-210
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2023
Until now, it is popular to use question-and-answer-based for human personality. The current inspection of representative personality types includes Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) and job suitability evaluations. The problem of these inspection methods is influenced by the user's environment and psychological status during MBTI inspection. To solve this problem, we proposed MBTI Identification Model based on measuring bioelectricity patterns. We adapt traditional Korean medicine, the Eight Constitution, to this model. We develop an automatic MBTI identification algorithm that maps the Eight Constitution via biological current patterns to identify MBTI personality types. By utilizing the algorithm proposed in this research, it is anticipated that users will be able to measure MBTI more easily and accurately.
연구목적: 본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성 있게 점검을 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 다양한 방식의 딥러닝 기반 자동 손상 분석기술을 검토하였다. 연구방법: 취득된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하였다. 그리고 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 학습한 모델을 적용하여 자동 손상 분석 결과로 테스트하였다. 연구결과: 분석 결과 평균 95%이상 검측 재현율을 도출하는 분석 기법을 검토할 수 있었다. 이와 같은 분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하다. 결론: 본 연구를 통해 개발된 기술을 통해 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 정기점검 시 자동손상분석을 통한 객관적인 결과도출과 기존 대비 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
In this paper, an automatic focusing method has been proposed for speedy and reliable measurement and inspection in industry. It is very difficult to determine focusing step size and moving direction in one camera autofocusing. The proposed method can improve speed and accuracy of focusing by using the optical axis interval of two cameras, which is automatically set up as focusing step size. Also, it can determine moving direction from focus value comparisons of two cameras, and then solve ambiguity of one camera focusing. Its performance is verified by experiments. It is expected that it can apply to optical system for measurement and inspection in industry fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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