• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.152-158
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• 2003

A machine-vision guided inspection system with go-no gauges for inspecting eggcrate assemblies in steam generators is considered. To locate the gauge at the right place, periodic corrective actions for its position and traveling direction are required. We present a machine vision algorithm for determining inserting position and traveling direction of the go-no gauge. The overall procedure of the algorithm is composed of camera calibration, eggcrate image preprocessing, grid-height adjustment, intersection point estimation between two intersecting grids, and adjustment of position and traveling direction of the gauge. The intersection point estimation is performed by using linear regression with a constraint. A test with a real eggcrate specimen shows the feasibility of the algorithm.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.983-986
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• 2007

콘크리트 표면절삭 작업은 콘크리트 표면의 평탄성 및 부착성을 필요로 하는 공사에서 빈번히 사용되고 있으나 작업형태가 노동집약적이며, 유해한 작업환경을 보유하고 있다. 또한 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다. 그러므로 주변 환경오염 방지와 장비 조종자가 위험에 노출되지 않도록 하기 위한 원격조종 콘크리트 표면절삭 장비 개발이 요구된다. 그러나 원격 조종 시스템에서 조종자가 절삭면의 품질을 측정하기 난해하고 품질에 대한 객관적인 판단을 내리기가 어려우므로, 본 연구에서는 머신비젼시스템(Machine Vision System)을 적용하여 네트워크 카메라로 촬영한 절삭면의 이미지를 디지털 영상처리(Image Processing)과정을 거쳐 그 결과를 그래픽 MMI(Man-Machine Interface) 프로그램에 표현함으로써 품질관리 시스템을 구축하였다. 머신비전 알고리즘은 콘크리트 절삭면의 디지털 영상처리 알고리즘을 의미하며 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하여 콘크리트 절삭면의 객관적인 품질관리 기준을 제시하고자 한다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제18권12호
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• pp.2209-2215
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• 2004

In the present research work, an automated machine vision system and a new algorithm to interpret the inspection data has been developed. In the past, the control of tolerance of front-chassis-module was done manually. In the present work a machine vision system and required algorithm was developed to carryout dimensional evaluation automatically. The present system is used to verify whether the automobile front-chassis-module is within the tolerance limit or not. The directional ability parameters related with front-chassis-module such as camber, caster, toe and king-pin angle are also determined using the present algorithm. The above mentioned parameters are evaluated by the pose of interlinks in the assembly of an automobile front-chassis-module. The location of ball-joint center is important factor to determine these parameters. A method to determine the location of ball-joint center using geometric features is also suggested in this paper. In the present work a 3-D best fitting method is used for determining the relationship between nominal design coordinate system and the corresponding feature coordinate system.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1683-1691
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• 2013

콘크리트 표면절삭 작업은 포장면의 노화 또는 파손으로 인한 보수작업과 그루빙(Grooving) 시공을 통한 포장면의 배수능력을 강화하거나 평탄성을 확보를 위하여 자주 적용되는 공법이다. 그러나 그 작업특성이 노동집약적이고 분진, 슬러지, 소음 등으로 인한 유해한 작업환경을 보유하고 있으며 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다. 따라서 장비 조종자가 각종 위험에 노출되지 않도록 하기 위한 원격조종 콘크리트 표면절삭 장비 개발이 필요하다. 원격 조종 환경에서는 조종자가 객관적인 절삭 품질을 확인함과 동시에 장비가 계획 경로에 따라 작업이 올바르게 수행되고 있는지를 확인할 수 있도록 하는 지원시스템이 필요케되는 바, 본 연구에서는 머신비전 시스템(Machine Vision System)과 GPS를 적용하여 네트워크 카메라로 촬영한 절삭면의 이미지를 디지털 영상처리(Image Processing)과정을 거쳐 객관적이며 품질관리 프로세스가 자동화된 시스템을 구축하였다. 또한 장비의 현재 위치와 방향, 속도, 계획된 경로와의 오차정보 그리고 작업의 진척도 등을 종합적으로 산출하여 워크 스테이션에 표시함과 동시에 머신 비전 시스템에 의한 작업 품질 정보와의 통합을 위한 프로그램을 개발하였으며, 현장 적용 테스트를 통해 본 기술을 검증하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.14-23
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• 2007

Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding system is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. However, in this paper, multipass tracking more than single pass tracking is performed by conventional seam tracking algorithm and developed one. And tracking performances of two algorithm are compared in multipass tracking. As the result, tracking performance in multi-pass welding shows superior conventional seam tracking algorithm to developed one.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권11호
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• pp.161-167
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• 2001

In this study, the control of mounting system for MLGA package was developed using machine vision for the control of rotation position compensation and mounting position of X-Y table. Two types of materials, polymer and alumina, were used for the dielectric insulator of the MLGA. The illumination system and the algorithm of position compensation which is suitable for these materials was developed. We found that the mounting accuracy enough to the degree of${\pm}10{\mu}m$ when MLGA was mounted on the PCB.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1953-1957
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• 2004

The machine vision has been applied to a number of industrial applications for quality control and automations to improve the manufacturing processes. In this paper, the automation system using the machine vision is developed, which is applicable to the marking process in a steel production process line. The working environment is very harsh to workers so that the automatic system in the steel industry is required increasingly. The developed automatic marking system consists of several mechanical and electrical elements such as the laser position detecting sensor system for a structured laser beam which is projected to the billet in order to detect the geometry of the billet. An image processing algorithm has been developed to percept the two center positions of a camera and a billet, respectively, and to align two centers. A series of experiments has been conducted to investigate the performance of the proposed algorithm. The results show that two centers of the camera and the billet could be detected very well and differences between two center positions could be also decreased via the proposed tracking algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-75
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• 2016

머신비전을 사용하여 사람의 얼굴을 인식하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 머신비전은 기계에 시각을 부여하여 이미지를 분류 혹은 분석하는 기술을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 머신비전 기술을 적용한 얼굴을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 분류 알고리즘을 구현하기 위해 컨볼루셔널 신경망(Convolution neural network)과 Cascade 안면 검출기를 사용하였고, 피험자들의 얼굴을 분류하였다. 구현한 얼굴 분류 알고리즘의 학습을 위해 한 피험자 당 이미지 2,000장, 3,000장, 40,00장을 10회와 20회 컨볼루셔널 신경망에 각각 반복하여 학습과 분류를 진행하였고, 학습된 컨볼루셔널 신경망과 얼굴 분류 알고리즘의 실효성을 테스트하기 위해 약 6,000장의 이미지를 분류하였다. 또한 USB 카메라 영상을 실험 데이터로 입력받아 실시간으로 얼굴을 검출하고 분류하는 시스템을 구현하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1339-1343
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• 2004

This paper presents a development of the control algorithm and Pick & Placer. The Pick & Placer provides a powerful multi-task system that includes both graphical and remote interface. Users can easily set up sorting parameters and record important data including wafer number, data, and operator information. This System sets up a dustproof device and massively machined components to provide an extremely stable sorting environment. Precise resolution and accuracy result from using machine vision, a pneumatic slide drive and close -looped positioning.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.68-79
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• 2010

도로면 크랙실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 공법으로 국내외에 서는 1990년대 초반부터 기존 도로면 크랙실링 작업의 생산성, 안전성 및 품질의 균일성 확보를 목적으로 크랙실링 자동화 장비의 개발을 위한 지속적인 연구개발 노력을 수행해 왔다. 도로면 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 특히 경로계획은 주어진 작업 영역 내에서 개발 장비로 하여금 실링될 크랙 네트워크를 시간 효과적으로 횡단할 수 있도록 하는 운항 정보를 제공하게 되므로 이는 개발 장비의 성능을 결정 짖는 매우 중요한 연구주제라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 작업 영역 내 경로계획 데이터의 효과적인 모델링을 통해 크랙실링 자동화 장비의 최적 경로계획 알고리즘을 개발하는 것으로써, 경로 집합전체를 완전 탐색하는 2단계 트리 알고리즘과 크랙의 순열만을 탐색하는 1단계 트리 알고리즘을 개발하였으며, 알고리즘의 성능 측정 및 분석을 통해 최적 경로계획 알고리즘의 적용 범위와 그에 따른 성능 향상 정도를 평가하였다. 이 연구의 결과는 도로면 크랙실링 자동화 장비의 생산성 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.