The automation of final inspection and tuning process in the manufacturing of electric products is hot issue now, because it is the only part that has not been wholey automized yet, mainly due to the difficulties to handle so small size of VR which is the final tuning point in the most of electric products. For the automation of this process, at first the accurate measurement of position and orientation of SMD VR on PCB in real time is strongly needed. In this paper, a new image processing algorithm to detect the center position and orientation of target VR by using machine vision is proposed for automatic final tuning of the 8mm camcoder's performance. In the method, the outline feature of object is used actively. The usefulness of the proposed methods were tested by several experiments, and the results showed enough accuracy for both of position and orientation. Additatively, we discussed about the total visual system construction and preprocessing of image.
This paper presents a multiple sensor system for rapid and high-precision coordinate data acquisition in the OMM (On-machine measurement) process. In this research, three sensors (touch probe, laser, and vision sensor) are integrated to obtain more accurate measuring results. The touch-type probe has high accuracy, but is time-consuming. Vision sensor can acquire many point data rapidly over a spatial range but its accuracy is less than other sensors. Also, it is not possible to acquire data for invisible areas. Laser sensor has medium accuracy and measuring speed among the sensors, and can acquire data for sharp or rounded edge and the features with very small holes and/or grooves. However, it has range- constraints to use because of its system structure. In this research, a new optimum sensor integration method for OMM is proposed by integrating the multiple-sensor to accomplish mote effective inspection planning. To verify the effectiveness of the proposed method, simulation and experimental works are performed, and the results are analyzed.
The dimensional quality of flexible foams is often difficult to be evaluated through general machine vision inspection methods due to the free deformation of the outer shape. For the evaluation of the dimensions of flexible foams, methods of estimating the size of the product through the expansion rate of the product surface are evaluated. Specimens with various dimensions and surface gratings are prepared, and the degree of surface expansion is measured through machine vision. The correlation, between the measured surface grid size and the actual size of test specimens, is analyzed. We further analyze the correlation between the size of test specimens and the position of the surface grid. This study provides a basis for estimating the actual dimensions of specimens by measuring the surface expansion of flexible foams.
The micro optical parts such as ferrules are required to be manufactured within very small tolerances, as the slight deviation of the tolerance would give very large amount of loss in communication efficiency. For efficient optical communication, outer diameter, fiber diameter, fiber separation and eccentricity are significant parameters to be inspected., Thus we developed an automatic inspection system to evaluate shape parameters of the optical fiber connectors(ferrule) upto submicron accuracy using machine vision. new optical probe of multi fields of views has been developed and the image processing and data analysis algorithms have been complemented in real time basis. The developed system is successfully used in the practical ferrule manufacturing industry, and about 0.1$\mu\textrm{m}$ accuracy can be obtained with very fast inspection time.
컴퓨터용 Lead Screw는 검사방식이 수동검사로 이루어져 작업자의 주관적 판단으로 인한 미검출과 과검출이 발생하고, 생산성이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하고자 Lead Screw 자동검사 시스템을 개발했다. 검사시스템은 Lead Screw 자동공급 및 이송을 위한 공급 이송 장치와, 표면검사를 위한 $360^{\circ}$ 회전장치, 치수검사를 위한 머신비젼 부분으로 구성된다. Lead Screw 자동검사 시스템으로 표면과 치수 측정결과, 오검률 및 미검률이 수동검사 결과보다 우수함을 보였다.
Laser printer, faximile and copy machine are a few examples of OA(office automation) system. In such a system, the reflecting mirror has been employed for transmitting a target image to optical device. Therefore, to develope a good quality of optical system, the quality control of optical mirror was required. In recent years, considerable efforts have been directed toward the development of automated optical glass inspection system because the inspection is eye-fatigue and monotonous job for humans to perform. In this paper, we propose a inspection system applying algorithm of image processing for detecting defects of optical glass such as pinhole, scratch. From the experiments, the proposed inspection system shows reliable results.
Disturbance/vibration reduction is critical in many applications using machine vision. The off-focusing or blurring error caused by vibration degrades the machine performance. In line with this, real-time disturbance estimation and avoidance are proposed in this study instead of going with a more familiar approach, such as the vibration absorber. The instantaneous motion caused by the disturbance is sensed by an attitude heading reference system module. A periodic vibration modeling is conducted to provide a better performance. The algorithm for vibration avoidance is described according to the vibration modeling. The vibration occurrence function is also proposed, and its parameters are determined using the genetic algorithm. The proposed algorithm is experimentally tested for its effectiveness in the vision inspection system.
본 논문에서는 플라스틱 제품의 공정 과정에서 발생하는 미성형, 이물질, 찍힘 등의 제품 불량을 검사하기 위한 비전 검사 시스템을 개발한다. 본 시스템의 검사 알고리즘은 플라스틱 제품의 곡면구조를 고려한 영상 2치화, 모폴로지 연산을 이용한 영상의 노이즈 제거 및 후보영역 구분을 위한 레이블링 기법, 최종 결함 유무 판단을 위한 영상 필터링 및 캘리브레이션(Calibration) 방법 등으로 구성된다. 또한 사용자를 고려한 GUI(Graphical User Interface) 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발을 통해 검사 효율 및 성능을 향상시킨다. 본 검사 시스템의 정확도, 검사 알고리즘 처리 시간 등의 평가를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
최근 제품의 소형화로 인해 물품의 표면뿐 만 아니라 내부 부품 결함 검사 또한 필요하게 되었다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품에 대한 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사는 하기 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 X-선 발생 장치를 이용하여 영상을 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. 머신 비전 기능을 이용하여 X-선 영상을 얻은 후 영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 설정한 오차범위 수준이면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 프로그램 하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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