본 연구는 속도 향상을 고려한 실시간 다물체 화상처리 알고리즘을 개발하고자 한다. 최근 들어 비전시스템의 사용은 검사 및 로봇 위치 제어 풍에서 급속히 증가하고 있다. 이러한 비전시스템을 적용하기 위해서는 3차원 공간상 물체의 좌표를 CCD 카메라에 의해서 얻어진 이미지 정보로 변환하는 것이 필요하다. 검사 및 로봇 위치 제어 작업들에 비전시스템을 적용하기 위해서 이미지 평면에서 물체의 중심 위치를 알아야 한다. 특히, 그것의 물체 형상을 표시하기 위하여 여러 개 큐들을 사용하는 강체의 경우에는 여러 개 큐들의 각각 위치 값들이 동시에 하나의 이미지 평면에서 결정되어 져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 여러 개 큐 (다물체)에 대한 화상처리 알고리즘 개발 과정을 본 논문에서 제시하고, 개발된 알고리즘의 타당성을 제시하였다.
The camera cellular phone has a large portion of cellular phone market in recent year. The variety of a customer demand makes a fast model change and the spatial resolution is changed from VGA to multi-mega pixel. The 1.3 mega pixel (MP) camera cellular phone was first released into the Korean market in October 2003. The major cellular phone companies released a 2MP camera cellular phone that supports zoom function and a 2MP camera cellular phone is settled down with the Korea cellular phone market. It makes a keen competition in price and demands automation for phone camera module. There is an increasing requirement for the automatic assembly to correspond to a fast model change. The hard automation techniques that rely on dedicated manufacturing system are too inflexible to meet this requirement. Therefore in this study, this system is designed with the flexibility concept in order to cope with phone camera module change. The system has a same platform that has X-Y-Z motion or X-Z motion with ${\mu}m$order accuracy. It has a special gripper according to the type of a component to be put together. If the camera model changes, the gripper may be updated to fit for the camera module. The controller of this system acquires the data sets that have the information about the assembly part by the tray. This information is obtained ahead of an inspection step. The controller excludes an inferior part to be assembled by using this information to diminish the inferior goods. The assembly jig used in this system has a function of self adjustment that reduces the tact time and also diminish the inferior goods. Finally, the intelligent assembly system for phone camera module will be designed to get a flexibility to meet model change and a high productivity with a high reliability.
An automatic echelon feeder of brown rice was presented for quality inspection system using color image processing. A echelon feeder was developed with vibratory feeder and cylindrical indent singulator having oblique light. The vibratory feeder consisted of a hopper, electromagnetic vibrator and multichannel grooves and supply the grain sample to the singulator. The feeding performance such as feed rate, blocking frequency of the channel was dependent on the size of groove and vibration pattern. A cylindrical indent singulator consisted of a rotating cylinder, prisms and a tungsten-halogen light source. It delivered grain kernels under the camera in a echelon form and illuminate the kernels with oblique ray and ambient light. The size of the indents installed on the surface of the rotating cylinder was determined by the dimensions of the paddy and a small triangular prism was placed in each indent to apply $ 20^{\circ}$ oblique light to the grain kernel.
In this paper, we proposed the automatic vision inspection system using multi-layer perceptron to detect the defects occurred on rail surface. The proposed system consists of image acquisition part and analysis part. Rail surface image is acquired as equal interval using line scan camera and lighting. Mean filter and dynamic threshold is used to reduce noise and segment defect area. Various features to characterize the defects are extracted. And they are used to train and distinguish defects by MLP-classifier. The system is installed on HEMU-430X and applied to analyze the rail surface images acquired from Honam-line at high speed up to 300 km/h. Recognition rate is calculated through comparison with manual inspection results.
Using industrial robots and sensors, we developed an inline car body inspection system which proposes high flexibility and sufficient accuracy. Car Body Inspection(CBI) cell consists of two industrial robots, two corresponding carriages, camera vision system, a process computer with multi-tasking ability and several LDS's. As industrial robots guarantee sufficient repeatabilities, the CBI cell adopts the concept of relative measurement instead of that of absolute measurement. By comparing the actual measured data with reference data, the dimensional errors of the corresponding points can be calculated. The length of the robot arms changes according to ambient temperature and it affects the measuring accuracy. To compensate this error, a robot arm calibration process was realized. By measuring a reference jig, the differential changes of the robot arms due to temperature fluctuation can be calculated and compensated.
본 연구의 복합 센서의 상태 판정 알고리즘을 적용한 노면결빙 예측 및 강설 감지 시스템은 기존 단일 센서 만을 이용하던 기존 방식에서 벗어나, 접촉식/비접촉식 센서 및 적외선 카메라를 통합 운영하여 분사 시스템의 분사 시기와 융설액 분사량을 최적 제어한다. 시스템에 적용된 상태 판정 알고리즘은 취득한 온/습도 데이터와 수분 감지 데이터, 관측된 도로 영상의 영상처리기술 등을 이용하여 노면결빙 위험상태와 강설 상태 뿐만 아니라 강설 강도까지 구분하여 판정을 수행한다. 제작된 시스템의 현장 적용 실험에서는 강설 상태 감지율 89% 습윤 상태 감지율 94%의 우수한 판정 결과와 신뢰성을 검증하였다.
This study proposed an auto focusing method for a multi-focus image in assembling lens modules in digital camera phones. A camera module in a camera phone is composed of a lens barrel, an IR glass, a lens mount, a PCB board and aspheric lenses. Alignment among the components is one of the important factors in product quality. Auto-focus is essential to adjust image quality of an IR glass in a lens holder, but there are two focal points in the captured image due to thickness of IR glass. So, sharpness, probability and a scale factor are defined to find desired focus from a multi-focus image. The sharpness is defined as clarity of an image. Probability and a scale factors are calculated using pattern matching with a registered image. The presented algorithm was applied to a lens assembly machine which has 5 axes, two vacuum chucks and an inspection system. The desired focus can be determined on the local maximum of the sharpness, the probability and the scale factor in the experiment.
Huynh, Cong Phuoc;Mustapha, Samir;Runcie, Peter;Porikli, Fatih
Structural Monitoring and Maintenance
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제2권3호
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pp.181-197
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2015
Assessing the condition of paint on civil structures is an important but challenging and costly task, in particular when it comes to large and complex structures. Current practices of visual inspection are labour-intensive and time-consuming to perform. In addition, this task usually relies on the experience and subjective judgment of individual inspectors. In this study, hyperspectral imaging and classification techniques are proposed as a method to objectively assess the state of the paint on a civil or other structure. The ultimate objective of the work is to develop a technology that can provide precise and automatic grading of paint condition and assessment of degradation due to age or environmental factors. Towards this goal, we acquired hyperspectral images of steel surfaces located at long (mid-range) and short distances on the Sydney Harbour Bridge with an Acousto-Optics Tunable filter (AOTF) hyperspectral camera (consisting of 21 bands in the visible spectrum). We trained a multi-class Support Vector Machines (SVM) classifier to automatically assess the grading of the paint from hyperspectral signatures. Our results demonstrate that the classifier generates highly accurate assessment of the paint condition in comparison to the judgement of human experts.
In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.
Recently, the trends of industrial products grow more miniaturization, variety and mass production. Micro drilling which take high precision in cutting work is requested more micro hole and high speed working. Especially, Micro deep hole drilling is becoming more important in a wide spectrum of precision production industries, ranging from the production of automotive fuel injection nozzle, watch and camera parts, medical needles, and thick multi-layered Printed Circuit Boards(PCB) that are demanded for very high density electric circuitry. This paper shows the tool monitoring results of micro drill with tool dynamometer. And additionally, microscope with built-in monitor inspection show the relationship between burr in workpiece and chip form of micro drill machining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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