The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.4
no.2
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pp.91-97
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2012
The automated visual inspection system (machine vision system) for quality assurance is an important factory automation equipment in the manufacturing industries, such as display, semiconductor, etc. The world market of the machine vision components is expected 18 billon dollars in 2015. Therefore, there is a lot of demand for the machine vision engineers. However, there are no technical training courses for machine vision technologies in vocational schools, colleges and universities. In this paper, we propose a technical training program for the machine vision technology. The total time of training is 30 to 60 hours and the training program can operate flexibly by student's major, a priori knowledge and education level.
A machine vision-based instrument to measure a droplet size spectrum of a spray nozzle was developed and tested to evaluate its accuracy on measuring spray droplet sizes and classifying nozzle sizes. The instrument consisted of a machine vision, light emitting diode (LED) illumination and a desktop computer. The illumination and machine vision were controlled by the computer through a C++ program. The program controlled the machine vision to capture droplet images under controlled illumination, and processed the droplet images to characterize the droplet size distribution of a spray nozzle. An image processing algorithm was developed to improve the accuracy of the system by eliminating random noise and out-of-focus droplets in droplet images while measuring droplet sizes. The instrument measured sizes of the three different balls (254.0, 497.8 and $793.8\;{\mu}m$) and the measurement ranges were $241.2-273.6\;{\mu}m$, $492.9-529.6\;{\mu}m$ and $800.8-824.1\;{\mu}m$ for 254.0-, 497.84- and $793.75-\;{\mu}m$ balls, respectively. Error of the measured droplet mean was less than 3.0 %. Droplet statistics, $D_{V0.1}$, $D_{V0.5}$ and $D_{V0.9}$, of a reference nozzle set were measured, and droplet size spectra of five spray nozzles covering from very fine to extremely coarse were measured to classify spray nozzle sizes. Ninety percent of the classification results of the instrument agreed with manufacturer's classification. A comparison study was carried out between developed and commercial instruments, and measurement results of the developed instrument were within 20 % of commercial instrument results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1384-1390
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2019
This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This enables the automatic machine vision inspection to detect the image of the inspection object regardless of the position and orientation of the object, eliminating the need for a separate inspection jig and improving the automation level of the inspection process. This study develops the technology and method that can be applied to the wire harness manufacturing process as the inspection object and present the result of real system. The results of the system implementation was evaluated by the accredited institution. This includes successful measurement in the accuracy, detection recognition, reproducibility and positioning success rate, and achievement the goal in ten kinds of color discrimination ability, inspection time within one second and four automatic mode setting, etc.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.4
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pp.41-52
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2014
In this paper, O-ring size measurement algorithm based on a small machine vision inspection equipment which can replace a expensive and large machine vision inspection equipment is presented. The small machine vision inspection equipment acquires a image from a CCD camera shooting a measurement plane which located on a back light and the proposed size measurement algorithm is apply to the image. For improvement of size measurement accuracy, camera lens distortion correction and perspective distortion correction are conducted by software technique. Consider O-ring's shape, ellipse fitting model is applied. In order to increase the reliability of ellipse fitting, RANSAC algorithm is applied.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.5
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pp.698-704
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2010
The machine vision system has been widely applied at automatic inspection field of the industries. Especially, the machine vision system shows good performance at difficult inspection field by contact method. In this paper, the automatic system of a slant method to inspect screw/bolt shape using machine vision is developed. The inspection system uses pattern matching method that search similar degree of the lucidity, the average lucidity, length and angle of inspection set up area using a circular scan and a line scan method. Also the feeding method for inspection product is the slant method, and feed rate is controlled by the ramp angle adjustment. This inspection system is composed of a feeding device, a transfer device, vision systems, a lighting device and computer, and is composed the sorting discharge system of the inferior product. The performance test carried out the feeding speed, the shape correct degree and the sorting discharge speed according to the type of screw/bolt. This sorting inspection system showed a satisfied test results in whole inspection items. Presently, this sorting inspection system is being used in the manufacturing process of screw/bolt usefully.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.802-811
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1996
Farmers need alternatives for weed control due to the desire to reduce chemicals used in farming. However, conventional mechanical cultivation cannot selectively remove weeds located in the seedline between crop plants and there are no selective heribicides for some crop/weed situations. Since hand labor is costly , an automated weed control system could be feasible. A robotic weed control system can also reduce or eliminate the need for chemicals. Currently no such system exists for removing weeds located in the seedline between crop plants. The goal of this project is to build a real-time , machine vision weed control system that can detect crop and weed locations. remove weeds and thin crop plants. In order to accomplish this objective , a real-time robotic system was developed to identify and locate outdoor plants using machine vision technology, pattern recognition techniques, knowledge-based decision theory, and robotics. The prototype weed control system is composed f a real-time computer vision system, a uniform illumination device, and a precision chemical application system. The prototype system is mounted on the UC Davis Robotic Cultivator , which finds the center of the seedline of crop plants. Field tests showed that the robotic spraying system correctly targeted simulated weeds (metal coins of 2.54 cm diameter) with an average error of 0.78 cm and the standard deviation of 0.62cm.
Kim, Tae-Ho;Kim, Jong-Tae;Kim, Gwang-Ho;Park, Jin-Wan;Kim, Jae-Sang;Jeong, Sang-Hwa
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.8
no.2
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pp.3-9
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2009
When washing machine is rotated in the laundry, it tends to lean toward one side. This tendency causes a serious vibration. The balance of washing machine plays an important role in order to reduce the vibration by injecting the sand or the salt water into the balance of washing machine. The hot plate welder is used to prevent from outflow of contents. The hot plate welder brings about many problems which is concerned with accidents. The direction recognition and location information of the balance are required in this system. In this paper, the recognition direction of balance in washing machine using machine vision system is studied. The template matching algorithm compares sub-image with original image acquired in real-time to obtain a center point of balance image. The mid points and the edges of balance are estimated by the edge detection and gauging algorithms. The data acquired by these results is used for recognition direction of balance. The automation software for image processing is developed by using LabVIEW.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.6
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pp.2624-2630
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2013
In LED chip packaging, die bonding is a very important process which fixes the LED chip on the lead flame to provide enough strength for the next process. During the process, inspection processes are very important to detect exact locations of dispensed epoxy dots and to determine bonding status of dies whether they are lies at exact positions with sufficient bonding strength. In this study, a useful machine vision based inspection system is proposed for the LED die bonder. In the proposed system, 2 cameras are used for epoxy dot position detection and 2 cameras are sued for die attaching status determination. New vision processing algorithm is proposed, and its efficiency is verified through required field experiments. Measured position error is less than $X:-29{\mu}m$, $Y:-32{\mu}m$ and rotation error:$3^{\circ}$ using proposed vision algorithm. It is concluded that the proposed machine vision based inspection system can be successfully implemented on the developed die bonding system.
In hot rolling process at steel plant, cooling of the rolled strip at the exit of the rolling mill is one of the most important processes that would decide the quality of products. To guarantee the thermal equity over the strip, the device called an edge-masking unit is being used. That is installed between the strip and the sprayers to cover the side edge of the strip from spraying water. The accuracy of positioning the bracket is the key to this operation. A machine vision technique can be applied to measure the position of the side edges before an as-rolled strip enters into the cooling facility to rectify the error of preset position of the bracket. This paper shows the simulation result of applying the machine vision technique to measuring the position of a strip and suggests the solution for the target.
For exposure systems, very accurate alignment between the mask and the substrate is indispensable. In this paper, an automatic alignment system using machine vision for exposure systems is described. Machine vision algorithms are described in detail including extraction of an alignment mark's center position and camera calibration. Methods for extracting parameters for alignment are also presented with some compensation techniques to reduce alignment time. Our alignment system was implemented with a vision system and motion control stages. The performance of the alignment system has been extensively tested with satisfactory results. The performance evaluation shows alignment accuracy of lum within total alignment time of about $2{\sim}3$ seconds including stage moving time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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