• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.127-132
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• 2019

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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.181-189
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• 2023

In this paper, we present a case study of developing MVIS (Machine Vision Inspection System) designed for exterior quality inspection of stamping dies used in the production of automotive exterior components in a small to medium-sized factory. While the primary processes within the factory, including machining, transportation, and loading, have been automated using PLCs, CNC machines, and robots, the final quality inspection process still relies on manual labor. We implement the MVIS with general-purpose industrial cameras and Python-based open-source libraries and frameworks for rapid and low-cost development. The MVIS can play a major role on improving throughput and lead time of stamping dies. Furthermore, the processed inspection images can be leveraged for future process monitoring and improvement by applying deep learning techniques.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.80-85
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• 2010

현재 BGA 409 chip의 외관검사는 대부분 현미경을 이용한 육안검사로 이루어지고 있다. 그러나 인간의 시력에 의존하여 검사하는 현재의 외관검사 방법은 검사자의 육체적, 정신적 부분에 의하여 검사 결과가 변화하기 때문에 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 육안검사 시 발생하는 문제점을 개선하기 위해 BGA 솔더볼 외관검사의 비전 시스템이 개발 되었고, 이는 기존의 검사 방법에 비해 BGA 409 chip의 솔더볼의 외관검사의 신뢰성과 효율성을 증가시켰다. 하지만 BGA 솔더볼의 크기가 미세하고 그 특징의 구분이 힘들어 검사의 정확도가 떨어지고 오리엔테이션 오류가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 BGA 솔더볼 외관검사의 정확도를 향상시키기 위해 에지 검출 알고리즘의 보완과 특징들만을 비교하는 패턴매칭 기법을 제안하였으며, 또한 특징 공간 설정의 기준이 되는 기준 영역의 개선을 통해 오리엔테이션 오류의 개선을 제안하였다. 즉, 본 논문에서는 기존의 비전 시스템의 정확도와 오리엔테이션 오류를 개선하는 방법을 제안함으로써 BGA 솔더볼 외관검사의 정확도를 향상시켜 결과적으로 BGA 솔더볼 외관검사의 에러율을 줄이고 검사 속도의 향상 등 기존의 외관검사 방법에 비해 향상된 검사 결과를 획득하였다.

• Design & Manufacturing
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• 제14권1호
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• pp.8-14
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• 2020

In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권2호
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• pp.165-173
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• 2023

본 연구에서는 외단열 공사의 단열재 접착제 도포 품질을 자동으로 감리할 수 있는 모델을 제안하였다. 사례 적용 결과, 영역 분할 모델은 mAP 92.3%의 정확도를 나타냈고, 제안 모델의 접착제 면적 비율 산출 정확도는 98.8%, 접착제 덩어리 중심 간 거리 산출 정확도는 96.7%로 나타났다. 본 연구 결과는 외단열 공사의 감리를 위한 현장투입 인력을 최소화하면서 외단열 공사의 가장 빈번한 하자인 단열재 탈락 하자를 예방할 수 있으며 나아가 외단열 시스템의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 향후에는 다양한 환경에서 외단열 공법의 시공 영상을 수집하여 영상 분할 모델의 성능을 높이고, 영상 내에 다수의 단열재가 포함된 경우에도 자동 감리할 수 있는 모델을 개발하고자 한다.