PDP(plasma display panel)를 비롯한 대형 디스플레이는 외부의 광이 디스플레이 내부로 입사될 경우 화질 및 명암이 저하된다. 이 문제를 해결하기 위해서 최근 관련 산업체에서는 $1\;m^2$급의 대형 투명필름 위에 수십${\sim}$수백 ${\mu}m$ 수준의 미세 패턴을 새겨서 외부 광을 차단하는 contrast 향상 필름을 개발 중이다. 이 필름이 디스플레이에 적용되려면 가장 중요한 것이 패턴의 균일도 및 이물 여부이다. 하지만 기존의 검사장비로는 $1\;m^2$급의 대형 광학 필름을 $100\;{\mu}m$ 수준의 분해능으로 짧은 시간 내에 측정할 수 없다. 본 연구에 서는 이것이 가능한 검사장비를 제안, 구축하며 실험을 통해 평가한다.
현재 식품 포장 및 박스에 인쇄된 유통기한 검사 방법은 일부 제품만 샘플링하여 사람의 눈으로 검사하는 방법이다. 이러한 샘플링 검사는 극히 일부분의 제품만 검사 가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 카메라를 활용한 정확한 검사가 요구된다. 본 논문에서는 제품 포장에 인쇄된 유통기한 결함 검출방법에 인공지능 기술인 딥 러닝 객체인식 기술 모델을 제안한다. 제안된 방법으로는 딥러닝 객체인식 모델 중에 Faster R-CNN 모델을 이용해 인쇄된 유통기한을 검출을 학습하고 Faster R-CNN 방법을 이용해서 수집된 칼라이미지를 그레이 이미지와 이진화 이미지로 변환한 이미지에 대해 각각 성능을 비교하고 검출 성능을 확인한다. 딥 러닝 기술에 적용한 박스에 인쇄된 유통기한 검출 성능은 기존 비전 검사기의 검출 성능과 비슷한 검출 성능을 보였다.
구조물의 열화 또는 손상상태 점검 시 정기적인 외관조사는 매우 중요한 역할을 담당한다. 이때 실시되는 외관조사는 주로 조사자의 스케치나 일반 카메라를 이용한 사진촬영에 의해 이루어지고 있다. 이럴 경우, 조사에 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적이고 효과적인 조사를 위하여, 터널 외관상의 결함을 자동인식 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이 과정에서 결함 손상인식을 위한 화상처리기술과 데이터 관리 및 분석 시스템이 중점적으로 개발 응용되었다. 이를 통해 콘크리트의 균열, 누수, 백화, 박리, 박락, 손상 등의 결함을 인식하여 데이터를 획득하고, 지속적이고 체계적인 데이터 관리시스템을 구축하여, 터널의 안전성 확보, 기능성 유지, 수명연장 등의 효과를 얻고자 한다.
철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.
In this thesis we designed the vision system to inspect the defect of a back light unit of plat panel display device. The vision system is divided into hardware and inspection algorithm of defect. Hardware components consist of illumination part, robot-arm controller part and image-acquisition part. Illumination part is made of acrylic panel for light diffusion and five 36W FPL's(Fluorescent Parallel Lamp) and electronic ballast with low frequency harmonics. The CCD(Charge-Coupled Device) camera of image-acquisition part is able to acquire the bright image by the light coming from lamp. The image-acquisition part is composed of CCD camera and frame grabber. The robot-arm controller part has a role to let the CCD camera move to the desired position. To take inspections of surface images of a flat panel display it can be controlled and located every nook and comer. Images obtained by robot-arm and image-acquisition board are saved on the hard-disk through windows programming and are tested whether there are defects by using the image processing algorithms.
Most mechanical systems are now operating consistently and getting faster due to the development of automation systems. Peoples' dependence on machines have increased as when problems occur within the mechanical system, personal injury and production loss may come as a result, as most of the mechanical system's malfunctions are caused by the failure of the rotational bearing. What we need now is a maintenance system that can warn us when it detects abnormal conditions before significant damage occurs to the bearing. In this study, we have developed an acoustic emissions sensor that can figure if the bearing works under the normal condition. With this acoustic emissions sensor, we can inspect the bearing for defects by using the Heterodyne technique, which converts the ultrasound signal into audio, as a signal conditioning process.
The stud bolt is one of crucial parts for safe operation of reactor vessels in nuclear power plants, Crack initiation and propagation were reported in stud bolts that arc used for closure of reactor vessel and head, Stud bolts are inspected by ultrasonic technique during overhaul periodically for the prevention of stud bolt failure which could induce radioactive leakage from nuclear reactor, In conventional ultrasonic testing for inspection of stud bolts, cracks are detected by using shadow effect It takes too much time to inspect stud bolts by using conventional ultrasonic technique. In addition, there were numerous spurious signals reflected from every oblique surfaces of thread, In this study, the signal processing technique for enhancing conventional ultrasonic technique was introduced for inspecting stud bolts. The signal processing technique provides removing spurious signal reflected from every oblique surfaces of thread and enhances detectability of defects. Detectability for small crack was enhanced by using this signal processing in ultrasonic inspection of stud bolts in Nuclear Power Plants.
광학기기용 렌즈는 결함이 없는 높은 형상정밀도가 요구되어지는 제품으로써 본 논문에서는 공명초음파 분광법을 이용하여 결함을 검출하는 시험을 하였다. RUS는 시험편을 가진 시켜 양품시험편과 결함을 갖는 시험편 사이의 공진주파수 차를 검사하는 측정시스템이다 RUS를 이용한 비파괴 평가를 위하여 우리는 구면렌즈와 비구면 렌즈의 공진주파수를 측정하였다. 그 결과, 우리는 측정된 공진주파수에 의해 구면렌즈의 연마 가공정도를 알 수 있었으며, 결함을 갖는 비구면 렌즈의 특성평가를 할 수 있었다.
관로 내부를 조사하는 일반적인 방법은 CCTV 카메라를 장착한 원격 조정 기계를 사용하는 것이다. 그러나, 이 시스템은 관로의 상태에 따라서 정확한 관측이 어렵다. 기존의 CCTV 기기의 경우에 있어서 카메라가 파이프의 정면만을 향하기 때문에 관측 거리에 따라서 판독 결과가 다른 경우가 발생한다. 관측 정확도에 있어서도 작업자의 기술과 경험에 많은 영향을 받는다. 본 연구를 통하여 영상처리기법과 렌즈의 조합에 의한 새로운 시스템을 제안하였다. 영상취득 체계는 전면 영상과 함께 측면의 영상을 동시에 취득할 수 있도록 개발되었다. 측면에 대한 영상 전개 및 영상 결합을 위하여 적용된 영상처리 기법을 통하여 관로 내면에 대한 고해상도 영상 정보를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 마이크로 납볼 격자 배열 ($\mu$BGA)패키지의 검사 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬의 개발은 납볼 배열의 미세 크기 때문에 사람의 사각으로는 결함을 식별하기 어려운 점에 기인하였다. 특히, 여기에서 보인 자동 시각 $\mu$BGA 검사 알고리듬은 소위 말하는 이차원 오차뿐만 아니라 볼의 높이 오차까지 검사할 수 있다. 검사 알고리듬은 특수하게 제작된 청색 조명 하에서 이차원 $\mu$BGA 영상을 사용하고 회전 불변 알고리듬으로 영상을 처리하였다. 그리고 2개의 카메라를 사용하여 높이 오차를 검출할 수 있었다 모의실험결과, 제안한 알고리듬이 기존 방법에 비하여 괄목할 만큼 납볼 결함을 검출할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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