• 전자공학회논문지SC
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• 제44권5호
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• pp.11-17
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• 2007

각종 전자 제품 및 부품의 외관 검사는 사람의 시각에 의해 이루어졌다. 그러나 사람의 시각에 의한 외관 검사 결과는 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따라 변하기 때문에, 일정한 검사 결과를 얻을 수 없다. 따라서 사람에 의한 검사 대신 머신 비전 검사 시스템이 많은 외관 검사 분야에 사용되고 있다. 그러나 머신 비전 시스템의 외관 검사 결과는 작업장의 조명에 의해 변하게 된다. 이에 본 논문에서 우리는 비전 검사 정확도의 개선을 위해 멱함수 변환과 히스토그램 지정 기법을 사용했다. 그리고 멱함수 변환과 히스토그램 지정 알고리즘을 통해서 비전 검사의 정확도를 향상시키고, 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따른 검사 오류를 막을 수 있었다. 또한 이 시스템은 일반적인 검사 환경을 위해서 PC, CCD 카메라와 비주얼 C++ 만을 사용해서 개발됐다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권2호
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• pp.22-27
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• 2009

본 논문에서는 LCD 구동 모듈 PCB의 기능 검사를 위한 자동 검사 시스템인 EVT (Emulated Vision Tester)를 제안하고 구현하였다. 기존의 대표적인 자동검사 방법으로는 전기적 검사나 영상기반 검사방식이 있으나 전기적 검사만으로는 Timing이 주요한 변수가 되는 LCD 장비에서는 검출할 수 없는 구동불량이 존재하며 영상기반 검사는 영상획득에 일관성이 결여되거나 Gray Scale의 구분이 불명확하여 검출결과의 재현성이 떨어진다. EVT 시스템은 Pattern Generator에서 인가된 입력 패턴 신호와 구동 모듈을 통한 후 출력되는 디지털 신호를 직접 비교하여 패턴을 검사하고 아날로그 신호 (전압, 저항, 파형)의 이상 여부도 신속 정확하게 검사할 수 있는 하드웨어적인 자동 검사 방법이다. 제안된 EVT 검사기는 높은 검출 신뢰도와 빠른 처리 속도 그리고 간결한 시스템 구성으로 원가 절감 및 전공정 검사 자동화의 실현을 가능케 하는 등 많은 장점을 가진다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권2호
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• pp.65-76
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• 1996

This paper describes the issue relating to the design and implementation of a high-precision vision system for monitor inspection. We present several monitor inspection algorithms which evaluate the geometric distrotions of the patterns on the inspection target monitor. Also, to inspect color distortion acquired form color CCD camera into the XYy coordinate, accurately. The proposed monitor inspection system is implemented on IBM PC/486, and the user interface is developed on microsoft windows to assist unskilled users for easy use. Using the developed vision system, Experiments on the inspection accuracy and speed were performed and the results are presented.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권11호
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• pp.61-68
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• 2004

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.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권1호
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• pp.59-63
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• 2014

타원형 기어는 오발 유량계에 사용되는 특수기어로써 타원형 모양에 의해 생긴 공간으로 물을 흘려보내 계측한다. 본 연구의 목적은 타원형 기어의 가공정도를 판단하고 불량을 가려내는 시스템을 머신비전을 이용하여 개발하는 것이다. 각종 산업분야에서 자동화가 확산되면서 머신미전의 수요는 늘고 있으며 업계전반의 생산공정 중 검사 공정에서 빼놓을 수 없는 인자가 되었다. 하지만 머신비전을 이용한 기어측정은 기어의 형상이 복잡하다는 이유로 잘 사용되지 않고 있다. 본 연구에서는 머신비전을 이용한 검사 프로그램으로 타원형 기어의 측정이 가능함을 보였으며 본 연구에서 설계한 타원형 기어의 가공정도를 판단할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1384-1390
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• 2019

본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권4호
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• pp.44-56
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• 2007

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.146-148
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• 2002

An automatic inspection vision systems whose development was the industry applications motor rear side member. This system are connected to the 9 ea camera fur the process inspection the bolt, nuts, units in the rear side member product. This automatic inspection vision systems can perform inspection of not attached the bolt, nuts, units, etc fast and accuracy in react time fashion. And then perform very sophisticated inspection which human workers can not perform.

• 한국정밀공학회지
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• 제33권6호
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• pp.491-497
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• 2016

This study aims to develop a vision inspection system for screw threads. To inspect external defects in screw threads, the vision inspection system was developed using front light illumination from which bright images can be obtained. The front light system, however, requires multiple side images for inspection of the entire thread surface, which can be performed by omnidirectional optics. In this study, an omnidirectional optical system was designed to obtain annular images of screw threads using an image sensor and two reflection mirrors; one large concave mirror and one small convex mirror. Optical simulations using backward and forward ray tracing were performed to determine the dimensional parameters of the proposed optical system, so that an annular image of the screw threads could be obtained with high quality and resolution. Microscale surface defects on the screw threads could be successfully detected using the developed annular inspection system.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1072-1080
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• 2013

In a the present day, many vision inspection techniques are used in productive industrial areas. In particular, in the semiconductor industry the vision inspection system for wafers is a very important system. Also, inspection techniques for semiconductor wafer production are required to ensure high precision and fast inspection. In order to achieve these objectives, parallel processing of the inspection algorithm is essentially needed. In this paper, we propose the GPU (Graphical Processing Unit)-based parallel processing algorithm for the fast inspection of semiconductor wafers. The proposed algorithm is implemented on GPU boards made by NVIDIA Company. The defect detection performance of the proposed algorithm implemented on the GPU is the same as if by a single CPU, but the execution time of the proposed method is about 210 times faster than the one with a single CPU.