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.
In this paper, the measurement of the inner diameter dimension of the circular hole by using a machine vision system was studied. This paper was focused on the theory and key technologies of machine vision inspection technology for the improvement of measurement accuracy and speed of the micro circular holes. A new method was proposed and was verified through the experiments on Gray conversion, binarization, edge extraction and Hough transform in machine vision system processes. Firstly, the Hough transform was proposed in order to improve the speed increase and implementation ease, it demonstrated the superiority of Hough transform and improvement through a comparative experiment. Secondly, we propose a calibration method of the system in order to obtain exactly the inner diameter of the circular hole. Finally, we demonstrate the reliability of the entire system as a MATLAB-based implementation of the GUI program, measuring the inner diameter of the circular hole through the circular holes of different dimensions measuring experiment.
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.
This paper describes a fast image labeling algorithm for the feature extraction of connected components. Labeling the connected regions of a digitized image is a fundamental computation in image analysis and machine vision, with a large number of application that can be found in various literature. This algorithm is designed for the surface defect inspection of Cold Mill Strip. The labeling algorithm permits to separate all of the connected components appearing on the Cold Mill Strip.
본 논문에서는 산업현장에서 이용되고 있는 비전 시스템 기반의 부품검사 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 3대의 CCD 카메라로 구성되었고 각각 부품의 사선부, 상단부 및 측면부의 영상을 취득한다. 취득된 부품 영상의 프로파일을 분석하여 영상의 이진화를 위한 임계값을 효과적으로 구하였다. 구현된 시스템을 실제 산업현장에 설치하여 일련의 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안하는 프로파일 분석 기반의 형상검사를 이용하여 부품의 불량 검출 및 부품 분류의 성능이 우수함을 보였다.
Steel bearing balls are important component in machines having moving parts. In this paper we describe a vision-based automatic inspection system designed for sensing defects on the surface of steel bearing balls. The system has a camera looking down over a rail on which balls roll. Two mirrors are installed at both sides of the rail so that the side parts of a ball can be well inspected. The entire ball surface can be sufficiently seen by taking three images at $120^{\circ}$ rotation interval. Defects are detected by thresholding the difference image between an image captured and the reference image of a good ball.
In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.
본 논문은 다양한 제품의 불량 검사를 위한 비전 검사시스템을 개발하였다. 대부분의 기존 검사 시스템은 하나의 제품에 대하여 검사가 가능하도록 설계되었다. 그래서 동일한 검사시스템에서 다른 제품을 검사하기 위해서는 비용과 시간을 들여 시스템을 업데이트하거나 교체를 해야 했다. 본 논문에서는 추가적인 작업이 없어도 적은 비용으로 다양한 제품을 검사할 수 있는 유연한 검사시스템을 제안하였다. 이를 위해 사용하기 편리한 사용자 인터페이스와 특별한 변경 없어도 다양한 제품에 적용 가능한 영상처리 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 히스토그램의 형태에 따라 제한된 범위 내에서 임계값을 변경하면서 정상제품 이미지와 불량제품 샘플 이미지간의 상관계수를 구하고 구한 상관계수에서 가장 작은 것을 해당 제품의 검사에 사용할 임계값으로 결정한다. 시스템을 검증하기 위해 핸드폰 케이스 불량 검사에 적용하여 Otsu의 방법과 비교하였다.
Developed shape awareness technology and vision technology for optical ten slant in this research and including external form state of lens for the performance verification developed so that can be good achieve badness finding. And, establish to existing reflex data because inputting surface badness degree of scratch's standard specification condition directly, and error designed to distinguish from product more than schedule error to badness product by normalcy product within schedule extent after calculate the error comparing actuality measurement reflex data md standard reflex data mutually. Developed system to smallest 1pixel unit though measuring is possible 1pixel as 3.7$\mu\textrm{m}$${\times}$3.7$\mu\textrm{m}$(0.1369${\times}$10/sub-1/$\textrm{mm}^2$) the accuracy to 10/sub-1/mm minutely measuring is possible performance verification and trust ability through an experiment prove.
Micro jetting drop inspection system is essential to measuring micro drop volume. Measuring pico-liter drop volume is useful for new LCD color filter product process that is based on inkjet printing technology. To upgrade the reliability in drop measurement system, we use the auto focusing & multi drop reiteration & blurring average algorism. First of all we used standard mark for gage R&R in the vision system. Finding the most suitable threshold for multi blurring drop, is the main key of this research. Sensitivity of vision system is a standard in measuring the upgrade system level. So, suitable threshold can upgrade the performance of jetting drop inspection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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