본 논문은 O링의 치수 측정에 있어 고가의 대 중형 머신비전 장비를 대체할 수 있는 소형 머신 비전 검사 장비에 기반한 O링 부품 내 외경 측정 알고리즘을 제안한다. 백라이트 조명하에 하나의 CCD 카메라를 이용하여 측정 평면으로 부터 영상을 획득하는 소형 머신 비전 검사장비에 의해 획득된 영상을 제안한 영상처리 기법 알고리즘을 이용하여 O링의 외경 및 내경치수를 측정한다. 치수 측정의 정확도를 높이기 위해 렌즈계 왜곡 보정과 원근 왜곡 보정을 소프트웨어적 기법으로 보정 하였고 O링 형상을 고려하여 타원정합 모델을 적용하였으며 보다 타원 정합의 신뢰성을 높이기 위해 RANSAC알고리즘을 적용하였다.
The ball grid array is one of the packaging methods that used in high density printed circuit board. Solder void defects caused by voids in the solder ball during the BGA process do not directly affect the reliability of the product, but it may accelerate the aging of the device on the PCB layer or interface surface depending on its size or location. Void inspection is important because it is related in yields with products. The most important process in the optical inspection of solder void is the segmentation process of solder and void. However, there are several segmentation algorithms for the vision inspection, it is impossible to inspect all of images ideally. When X-Ray images with poor contrast and high level of noise become difficult to perform image processing for vision inspection in terms of software programming. This paper suggests the solution to deal with the suggested problem by means of using Mask R-CNN instead of digital image processing algorithm. Mask R-CNN model can be trained with images pre-processed to increase contrast or alleviate noises. With this process, it provides more efficient system about complex object segmentation than conventional system.
자동 시각 검사 장비는 전 세계적으로 제조업 기반의 기업들의 공장 자동화 시스템의 주요 장비로 자리 잡고 있다. 반도체, LCD, 철강, 제지 등 다양한 분야에서 품질관리의 자동화를 위하여 필수적으로 활용되고 있다. 그러나 대학, 직업전문학교 등의 교육기관에서는 이에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있다. 본 논문에서는 자동 시각 검사 시스템의 기술훈련을 위하여 라인스캔 카메라 기반의 자동 시각 검사 장비 교육을 위한 실습 장비에 대해서 다루고 있다. 제작된 시스템은 산업현장에 널리 사용되고 있는 X-Y stage 기반으로 구성되었으며, 영상의 픽셀해상도는 $10-30{\mu}m$의 범위에서 가변적으로 조절 가능하다. 또한 조명구조에 따른 영상효과를 확인하기 위하여, 측면 직사조명과 동축조명을 장착하여 활용할 수 있도록 구성되어 있다. 이는 훈련자가 실습환경에서 다양한 조건들을 변경시키며 실습을 수행할 수 있음을 의미하며, 실제 제조 현장에서 활용되는 라인스캔 카메라 기반의 머신비전 시스템과 거의 동일한 기능을 수행하도록 제작되었다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권1호
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pp.30-34
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2006
Recently, there has been an increasing demand for computer-vision-based inspection and/or measurement system as a part of factory automation equipment. In general, it is almost impossible to check the fault of all parts, coming from part-feeding system, with only manual inspection because of time limitation. Therefore, most of manual inspection is applied to specific samples, not all coming parts, and manual inspection neither guarantee consistent measuring accuracy nor decrease working time. Thus, in order to improve the measuring speed and accuracy of the inspection, a computer-aided measuring and analysis method is highly needed. In this paper, a computer-vision-based pipe inspection system is proposed, where the front and side-view profiles of three different kinds of pipes, coming from a forming line, are acquired by computer vision. And the edge detection is processed by using Laplace operator. To reduce the vision processing time, modified Hough transform is used with clustering method for straight line detection. And the center points and diameters of inner and outer circle are found to determine eccentricity of the parts. Also, an inspection system has been built so that the data and images of faulted parts are stored as files and transferred to the server.
This study has focused on the reliability evaluation of FCT inspection automation equipment for electric rice. To evaluate the reliability of FCT inspection automation equipment, voice analysis, Gray/R/G/B channel experiment, FND segment experiment, and robot position repeatability were performed. In the voice analysis experiment, the comparison value between the recorded and digital output waves was over 99%, indicating a very high result. It was confirmed that both the gray/R/G/B experiment using vision and the FND segment could confirm the output value of the product through vision. The position repeatability of the robot is also excellent, so it is concluded that the inspection effect through the FCT automation system will be excellent.
본 연구는 트랜스미션에 들어가는 부품인 차동기어에 대한 자동 검사 장비를 개발하고자 하는 것이다. 본 기술개발은 Micro Vision 자동 검사 장비와 마이크로레이저 자동 검사 장비를 사용하여 만들 것이다. 이는 작업자가 부주의하게 가공한 제품을 전수검사 단계에서 불량률 0를 만들고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 장비를 여러 분야 사업에 적용할 것이다. 포장회사, 너트 볼트 가공업체, 정밀 반도체 상단에 인쇄를 위한 업체, SMT 업체 등 다양한 분야에 비전검사 장비를 판매하고자 한다. 본 기술개발을 통해 불량률 0를 실현하면 모기업으로부터 안정적 물량 확보, 나아가 제품 신뢰도를 바탕으로 수출을 할 수 있는 기반마련의 기회도 가능하다. 자동검사시스템을 국내 자동차 부품 가공업체에 적용할 경우 우리나라 자동차의 신뢰도 또한 크게 상승 할 것으로 생각된다.
Recently, there has been an increasing demand for computer-vision based inspection and/or measurement system as a part of factory automation equipment. Existing manual inspection method can inspect only specific samples and has low measuring accuracy as well as it increases working time. Thus, in order to improve the objectivity and reproducibility, computer-aided analysis method is needed. In this paper, front and side profile inspection and/or data transfer system are developed using computer-vision during the inspection process on three kinds of pipes coming from a forming line. Straight line and circle are extracted from profiles obtained from vision using Laplace operator. To reduce inspection time, Hough Transform is used with clustering method for straight line detection and the center points and diameters of inner and outer circle are found to determine eccentricity and whether good or bad. Also, an inspection system has been built that each pipe's data and images of good/bad test are stored as files and transferred to the server so that the center can manage them.
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.
In the car industry, welding is a fundamental linking technique used for joining components, such as steel, molds, and automobile parts. However, accurate inspection is required to test the reliability of the welding components. In this study, we investigate the detection of weld beads using 2D image processing in an automatic recognition system. The sample image is obtained using a 2D vision camera embedded in a lighting system, from where a portion of the bead is successfully extracted after image processing. In this process, the soot removal algorithm plays an important role in accurate weld bead detection, and adopts adaptive local gamma correction and gray color coordinates. Using this automatic recognition system, geometric parameters of the weld bead, such as its length, width, angle, and defect size can also be defined. Finally, on comparing the obtained data with the industrial standards, we can determine whether the weld bead is at an acceptable level or not.
In this paper, we propose a car sealing monitoring system combined with ICT Technology. The automobile sealer is an adhesive used to bond inner and outer panels of doors, hoods and trunks of an automobile body. The proposed car sealer monitoring system is a system that can accurately and automatically inspect the condition of the automobile sealer coating process in the general often factory production line where the lighting change is very severe. The sealer inspection module checks the state of the applied sealer using an area scan camera. The vision inspection algorithm is adaptive to various lighting environments to determine whether the sealer is defective or not. The captured images and test results are configured to send the task results to the task manager in real-time as a smartphone app. Vision inspection algorithms in the plant outdoors are very vulnerable to time-varying external light sources and by configuring a monitoring system based on smart mobile equipment, it is possible to perform production monitoring regardless of time and place. The applicability of this method was verified by applying it to an actual automotive sealer application process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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