Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.631-632
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2006
The assembly of camera lens modules fur the mobile phone has not been automated so far. They are still assembled manually because of high precision of all parts and hard-to-recognize lens by vision camera. In addition, the very short life cycle of the camera phone lens requires flexible and intelligent automation. This study proposes a fast and accurate identification system of the parts by distributing the camera for 4 degree of freedom assembly robot system. Single or multi-cameras can be installed according to the part's image capture and processing mode. It has an agile structure which enables adaptation with the minimal job change. The framework is proposed and the experimental result is shown to prove the effectiveness.
In the car industry, welding is a fundamental linking technique used for joining components, such as steel, molds, and automobile parts. However, accurate inspection is required to test the reliability of the welding components. In this study, we investigate the detection of weld beads using 2D image processing in an automatic recognition system. The sample image is obtained using a 2D vision camera embedded in a lighting system, from where a portion of the bead is successfully extracted after image processing. In this process, the soot removal algorithm plays an important role in accurate weld bead detection, and adopts adaptive local gamma correction and gray color coordinates. Using this automatic recognition system, geometric parameters of the weld bead, such as its length, width, angle, and defect size can also be defined. Finally, on comparing the obtained data with the industrial standards, we can determine whether the weld bead is at an acceptable level or not.
The tire manufacturing process demands classification of tire types when the tires are transferred between the inner processes. Though most processes are being well automated, the classification relies greatly upon the visual inspection of humen. This has been an obstacle to the factory automation of tire manufacturing companies. This paper proposes an effective vision systems which can be usefully applied to the tire classification process in real time. The system adopts a parallel architecture using multiple transputers and contains the algorithms of preprocesssing for character recognition. The system can be easily expandable to manipulate the large data that can be processed seperately.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.4
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pp.494-498
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1998
이 논문은 에나멜 전선의 제조공정의 자동화에 있어서 핵심역할을 하는 보빈의 자동인식을 위한 머신 비젼 시스템에 관한 것이다. 이 시스템의 역할은 컨베이어 라인의 팔레트 위에 놓인 보빈들의 영상을 CCD 카메라로 취득, 분석하여 보빈 형태, 색상, 제조공정번호 등의 다양한 정보를 추출하여, 전체 생산공정을 제어하는 주 컴퓨터로 보내는 일을 수행한다. 이 비젼 시스템은 개발된 후 에나멜 전선 생산공장에 설치되어 일정 시험기간을 거쳐 현재 성공적으로 운영되고 있다.
When manufacturing information and communication device that consists of lots of part, it is important to improve the quality of the produced system by inspecting the system accurately and exclude the defected part. In case of LCD which is recently in a great demand, the inspection process of the nut which bonds the back frame to protect the LCD panel has to be done by human labor. It highly required an automatic inspection system which can inspect the nut without wasting human resources. In this paper, we describe the process of developing a system which automatically inspect the status of nuts inserted during the manufacturing of LCD. The nut inspection vision system developed measures the number of nut's spiral, the distance between pitches, the width of a pitch, and the inside diameter of nut. We have adopted lens with high magnifying power and calibration tool and intended to produce automatic lighting for maintaining a stable environment for a high precision system. We also developed the algorithms for analyzing the nut. We apply the system to real factory field and verify that it is better than the man power in terms of error rate.
The automated visual inspection system (machine vision system) for quality assurance is important factory automation equipment in the manufacturing industries, such as display, semiconductor, etc. There is a lot of demand for the machine vision engineers. However, there are no technical training courses for machine vision technologies in vocational schools, colleges and universities. In this paper, we present the implementation of line scan camera based equipment for technical training of the automated visual inspection system. The training system consists of the X-Y stage which is widely used in machine vision industries and its variable image resolution are set to $10-30{\mu}m$. Additionally, this training system can attach the industrial illumination, either the direct illuminator or coaxial illuminator, for verifying the effect of illuminations. This means that the trainee can have a practical training in various equipment conditions and the training system is similar to the automated visual inspection system in industries.
In this study, an FPGA-based sealer inspection system was developed to inspect the sealer applied to install vehicle glass on a car body. The sealer is a liquid or paste-like material that promotes adhesion such as sealing and waterproofing for mounting and assembling vehicle parts to a car body. The system installed in the existing vehicle design parts line does not detect the sealer in the glass rotation section and takes a long time to process. This study developed a line laser camera sensor and an FPGA vision signal processing module to solve this problem. The line laser camera sensor was developed such that the resolution and speed of the camera for data acquisition could be modified according to the irradiation angle of the laser. Furthermore, it was developed considering the mountability of the entire system to prevent interference with the sealer ejection machine. In addition, a vision signal processing module was developed using the Zynq-7020 FPGA chip to improve the processing speed of the algorithm that converted the profile to the sealer shape image acquired from a 2D camera and calculated the width and height of the sealer using the converted profile. The performance of the developed sealer application inspection system was verified by establishing an experimental environment identical to that of an actual automobile production line. The experimental results confirmed the performance of the sealer application inspection at a level that satisfied the requirements of automotive field standards.
The copper foil surface inspection system is necessary for the factory automation and product quality. The developed system is composed of the high speed line scan camera, the image capture board and the processing computer. For the system resource utilization and real-time processing, multi-threaded architecture is introduced. There are one image capture thread, 2 or more defect detection threads, and one defect communication thread. To process the high-speed input image data, the I/O overlap is used through the double buffering. The defect is first detected by the predetermined threshold. To cope with the light irregularity, the compensation process is applied. After defect detection, defect type is classified with the defect width, eigenvalue ratio of the defect covariance matrix and gray level of defect. In experiment, for high-speed input image data, real-time processing is possible with multi -threaded architecture, and the 89.4% of the total 141 defects correctly classified.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.12
no.5
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pp.29-37
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2017
In this study, real-time monitoring is carried out in the factory site for product quality control such as improvement of productivity through facility automation, improvement of product quality, improvement of factory environment, check of facility maintenance status and check of product defect, And to establish a smart factory for the purpose of protecting the personal environment of the worker. The company is an auto parts company located in the province. The main research content is development of automation and monitoring system of oil filter clipping necessary for smart factory. Smart factory oil filter clipping automation is divided into electric air parts, solenoid valve and other parts processing process. Smart factory quality inspection monitoring system is implemented by server PC and S / W, client software, Operator PC, operating program, and input terminal application. This research data is expected to be very useful data for the auto parts venture companies that are promoting smart factories.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.406-408
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2019
The motor applied to electric water pump used in automobiles is the canned type motor structure. The rotor, which is the driving component of the motor, is located in the bulkhead structure of the plastic injection molding, and rotates while immersed in the antifreeze. Plastic Injection Stator is placed on the outside of the bulkhead structure so that the rotor can rotate. The configuration of the rotor consists of magnet, core and shaft. In the case of magnet and core, it is very important to keep the parts sealed because it is a material that is corroded by moisture. When mounted on a vehicle, it must be capable of driving at $120^{\circ}C$ ambient conditions and should not leak under pressure of 1 bar or more. In this paper, we designed and implemented a Leak inspection automation system using helium to check the defects of the electric water pump developed satisfying this condition.
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