Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.13
no.4
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pp.205-209
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2010
Even the domestically small-and medium-sized companies progressed development in the monitoring equipment of inspecting run out in steel wheel aiming to supply and generalize through developing the monitoring equipment for securing quality technology and enhancing quality-test level. Run-Out value in vehicle wheel was measured with Computer & Servo system by using Low-Point marking machine control system, which is this development product. Low-Point value was operated and calculated. It marked by revolving wheel as much as the demanded measurement value based on 1ST harmony curve. Thus, the shipment of inferior product, which occurs in the measurement by the existing worker, could be blocked in advance. In the existing case, 60 sec. was required for inspecting 1 product. However, it came to bring about a rise in production volume through shortening inspection time to 8 seconds and improving workers' operating environment.
Recently, the importance of pre-shipment quality inspection has been emphasized due to the increase of STB supply. In this paper, we propose a method to support automation of quality inspection through simultaneous multi-channel input of STB video signal. The proposed method extracts a fingerprint using the center scan line of the image after stable video shot boundary detection using CeLDP combining color information and LDP code and performs synchronization between input video channels. The proposed method shows stronger shot boundary detection performance than the conventional shot detection method. Through the experiments applied to the real environment, it is possible to secure reliability and real-time quality check for synchronization between multi-channel inputs required for STB quality inspection. Also, based on the proposed method, we intend to study a large-scale quality inspection method in the future and propose a more effective quality inspection system.
Injection molding is a process widely used across various industries for molding plastics, and it is the most commonly applied process in root industries utilizing molds. Among the different types of injection molding, insert injection molding, where busbars are used as inserts, is increasingly being applied in the electric vehicle industry. However, currently, the insert injection molding process is manually performed, with workers placing insert components by hand before injection molding. This results in issues related to productivity, safety, and quality. Additionally, there is a growing demand for automation of such production lines due to hazardous working conditions, economic difficulties in the manufacturing industry, and the decline in the labor force caused by an aging population. This study focuses on the application of an automated system for the insert injection molding process used in electric vehicles. The development of an automated system for the transport and insertion of insert components, as well as the inspection and stacking processes after injection, has resulted in over a 25% improvement in productivity and more than a 27% reduction in defect rates.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.3
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pp.182-188
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2000
High-frequency electric resistance welding (HERW) technique is one of the most productive manufacturing method currently available for pipe and tube production because of its high welding speed. In this process, a heat input is controlled by skilled operators observing color and shape of bead but such a manual control can not provide reliability and stability required for manufacturing pipes of high grade quality because of a variety of bead shapes and noisy environment. In this paper, in an effort to provide reliable quality inspection, we propose a neural network-based method for classification of bead shape. The proposed method utilizes the structure of Kohonen network and is designed to learn the skill of the expert operators and to provide a good solution to classify bead shapes according to their welding conditions. This proposed method is implemented on the real pipe manufacturing process, and a series of experiments are performed to show its effectiveness.
Sin, Jung-Ho;Hwang, Gi-Hyeon;Choe, Yeong-Hyu;Park, Ju-Hyeok
한국기계연구소 소보
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s.17
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pp.61-68
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1987
The main objective of this paper is to develop the computer-aided vibrational signal processing and monitoring system of rotating machinery. This system has an automatic data acquisition capability and analyze for machine fault diagnosis. By spectrum analysis, machine’s failure can be identified. The monitoring system enables diagnosis of the fault in rotating machinery. In this study, the conventional electrical fans are selected as a model case. The date processing and fault monitoring system proposed here can be applied to the automation of the inspection process in assembling motor-shaft systems. The automatic inspection can enhance the product quality and keep it stable. Since the proposed system is developed for personal computers, it might be cheap in cost and easy in installation.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.9
no.4
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pp.36-43
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1992
This paper presents a hierarchical real-time operation control and monitoring scheme of the FMS/CIM center which has been implemented at the Automation and Systems Research Institute of Seoul National University. The hierarchical structure of the whole scheme consists of three lavers. The upper layer is in charge of on-line scheduling, computer network control, shop-floor monitoring and command generation for AGV dispatching, machining, assembly, inspection, set-up, etc. The middle layer has six modules, which are installed in the FMS host computer with the upper layer and run on the multi-tasking basis. Each module is connected to one of six cell controllers distributed in the FMS model plant and transfers operation command down to each cell controller through the Ethernet/TCP-IP local area network. The lower layer is comprised of six cell control software modules for machining cell, assembly cell, inspection cell, set-up stations. AS/RS and AGV. Each cell controller reports the status of the manufacturing facilites to the middle layer as well as ecxecuting the appropriate sequence control of the manufacturing processes.
Laser scanners are widely used for reverse engineering and inspection of freeform parts in industry such as motors, electronic products, dies and molds. Due to the lack of measuring software and positioning device, the laser scanning processes have been erroneous and inconsistent. In order to automate measuring processes, an automated scan plan generation software and a proprietary hardware are developed. In this paper, an automated laser scanning system using a 3-axis motorized stage is proposed. In the scan planning step, scan directions, paths, and the number of scans are generated considering optical and mechanical parameters. In the scanning step, the generated scan plan is downloaded into the laser scanner and the motorized stage and the points on the surface are captured automatically. Finally, the point data set is analyzed to evaluate the performance of the system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.3
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pp.256-261
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2013
In the steel manufacturing area, researches for defect inspection receive a big attention for quality control. This paper proposes an algorithm to detect a scratch defect on steel billets. This algorithm takes ROIs (Regions of Interest), and extracts 11 features which represent properties of defect on a ROI. SVM (Support Vector Machine) is used to classify defect and normal ROIs. The algorithm classifies a frame image of a Billet as a defect image if there is one or more defect ROIs. In the experiments, the proposed algorithm had reliable classifying accuracy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.8
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pp.710-718
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2000
In this paper we described an approach to automation of visual inspection of solder joint defects of SMC(Surface Mounted Components) on PCBs(Printed Circuit Board) by using neural network and fuzzy rule-based classification method. Inherently the surface of the solder joints is curved tiny and specular reflective it induces difficulty of taking good image of the solder joints. And the shape of the solder joints tends to greatly vary with the soldering condition and the shapes are not identical to each other even though the solder joints belong to a set of the same soldering quality. This problem makes it difficult to classify the solder joints according to their qualities. Neural network and fuzzy rule-based classification method is proposed to effi-ciently make human-like classification criteria of the solder joint shapes. The performance of the proposed approach is tested on numerous samples of commercial computer PCB boards and compared with the results of the human inspector performance and the conventional Kohonen network.
Nowadays, the amounts of cells and tissues in the field of pathology is being increased rapidly due to the increasing number of peoples and growing medical well fares. But, unfortunately the number of professional pathologist is not enough to deal with the great inspection amounts and there are several difficult problems in processing the inspections with naked eyes. To process a lot of inspections rapidly and solve difficults in inspections, the need of the inspection automation come appears. With this study the primarily cells and tissues can be sorted using image processing technics. As a result, the normal cells are separated from the abnormal cells and the abnormal cells can be distinguished through screening of abnormal cell's image with reference data to judge abnormal cells. Owing to this study the number of inspections which the pathologists should examine will be decreased and the time for inspection will be shortened.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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