제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.244-249
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1993
This paper proposes a method of automatic function test for parts mounted Printed Circuit Board. For this purpose, we designed a Data Acquisition Equipment, PC interface card and inspection software. The experiment was done for the coffee vending machine and its result was good.
영상 학습은 컴퓨터를 이용한 자동 시각 검사에서 매우 중요하고 어려운 단계이다. 전자산업과 같이 신제품 개발 주기가 짧고 다양한 제품들을 검사하여야 하는 분야에서 어렵고 복잡한 학습 과정은 큰 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 CAD 파일을 이용하여 PCB 자동 시각 시스템의 학습 과정을 손쉽게 할 수 있는 방안을 제시하였다.
제품의 소형화, 고성능화, 부품의 제작기술의 급속한 발전으로 SMD실장기술은 소형화, 고밀도화로 진 보를 이루어왔다. 그러나, 기존의 PCB 검사 방법으로는 정확하고, 균일한 검사가 어려워 이를 해결할 수 있는 검사 방법이 요구되어 왔다. Machine Vsion에 의한 검사는 균일하고 정확하며, 불량의 유형도 판별하여 전체 공정의 제어가 가능한 방법이다. 본 연구에서는 영상처리에 적합한 영상을 쉽게 얻을 수 있도록 고휘도 LED를 사용하고, 밝기 조절이 가능한 영상획득부를 설계하였으며, Morphology filter룰 사용하여 빠르고, 안정된 noise 제거 및 edge 검출 알고리즘을 구현하였다.
인간에게 있어서 시각 능력이란 정보 취득 및 처리 과정에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 능력은 기계에 있어서도 자동화가 진전이 될수록 기계의 시각 능력 즉, 머신 비전의 기술이 중요한 역할을 한다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되며, 이에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서도 산업 현장에 적용 할 수 있는 최적의 머신 비전 시스템 설계를 목적으로 하였으며, 그에 따른 PCB기판 검사 시스템에 대하여 연구하였다.
In this paper, a optimal algorithm that can produce the FOV is proposed in terms of using the Kohonen's Self-Organizing Map(KSOM). A FOV, that stands for "Field Of View", means maximum area where a camera could be wholly seen and influences the total time of inspection of vision system. Therefore, we draw algorithm with a KSOM which aims to map an input space of N-dimensions into a one-or two-dimensional lattice of output layer neurons in order to optimize the number and location of FOV, instead of former sequentila method. Then, we show demonstratin through computer simulation using the real PCB data. PCB data.
Austomated visual inspection(AVI) capability has become an important key component in the automated manufacturing system. In such a visual inspection system an intensity(or color) image of a scene is quickly affected by optical property of objects, condition and roughness of surface, lens and filters, image sensor property and lighting system. In particular, the lighting system disign is the most important factor, since it affects overall performance of the visual system. For fast and cheap automated visual inspection system it is important to obtain the good image quality which results from careful attention to the design of the lighting system. In this paper, the lighting subsystem of AVI system is analysed for the inspection of printed circuit board(PCB) patterns. The spectral reflectance of materials, which are composed of PCB, is measured for choosing the light source. The reflection property is theoretically obtained by a reflection model and also obtained by experiments which measure intensity with varying the viewing direction of image sensor and the lighting direction of illuminator. The illumination uniformity of a ring-type illuminator. The lighting system is designed based upon the experimental results and theoretial analysis.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.31-45
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2006
최근 고집적화, 고밀도화 되어가는 첨단 디바이스와 섬세한 공정들은 SMT(surface mounting technology)에서의 더욱 까다로운 검사 항목들을 요구하고 있다. 특히, 어셈블리 생산품의 불량의 60% 이상을 차지하는 솔더 프린팅의 검사는 이러한 추세에 대응책으로 3차원적인 검사방식이 기존의 2차원적인 검사방식을 빠르게 대치해나가고 있다. 따라서 본 논문에서는 SMT 어셈블리 라인에서 PCB(Printed circuit board)에 프린팅된 솔더 페이스트에 대한 3차원적인 검사를 자동으로 수행하는 인라인형의 고속 3차원 검사 장비 및 측정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 3차원 데이터를 B-스플라인으로 표면을 구성한 다음 이를 기반으로 패드를 추출하고, 검사하는 알고리즘이다.
각종 전자 제품 및 부품의 외관 검사는 인간의 시력에 의해 이루어졌다. 외관 검사는 LCD Panel, flexible PCB 및 다른 여러 가지 전자부품에 적용되어진다. 전자 제품의 외관검사를 사람의 시력에 의존할 경우 작고 미세한 전자 제품은 검사자의 신체와 정신에 따라 검사 결과가 변화하기 때문에 안정적인 결과를 기대 할 수 없다. 머신비전 시스템은 이러한 문제가 발생되지 않는다. 따라서 머신 비전 시스템은 현제 여러 외관 검사 분야에서 사용되어지고 있다. 하지만 머신 비전 시스템에 의한 자동 검사는 작업장의 조명에 의한 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이러한 영향을 극복하기 위한 방법으로 히스토그램변환을 이용한 머신비전 검사의 정확성 향상 방법을 제안한다.
본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
SMT장비는 전자부품을 흡착하여 PCB위에 정확히 실장을 하는 장비이다. 이때 부품의 정확한 실장을 위해 비전 카메라로 부품을 인식하여 보정치를 찾고, 이 보정치를 참조하여 PCB 상의 원하는 정확한 위치에 실장 할 수 있다. 일반적으로 비전 카메라로 부품을 인식하기 위해서 카메라 앞에 정지하여 비전검사를 한 후 실장 위치로 이동한다. 그러나 카메라 앞에서 정지하지 않고 그대로 통과하면서 비전 검사를 한다면 정지하는 시간을 단축함으로써 생산성이 향상 될 것이다. 본 논문에서는 카메라 앞에서 정지하지 않고 지나가면서 비전 검사를 할 때 겐트리 구동의 여러 경로 중 가장 빠른 시간에 이동할 수 있는 방법을 제시한다. 카메라 위치를 지나가는 방식에서 거리만 고려하는 것이 아니라 카메라 위치를 지나가는 속도까지 고려한 겐트리 구동 궤적에 대하여 연구하였고, 본 논문에서 제시하는 방식으로 움직이면 시간 이득이 약 5%의 향상되는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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