• 제목/요약/키워드: Vision inspection

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(sLa-Camera-pRd)타입의 구동시간 단축 방법 (The Method to Reduce the Driving Time in (sLa-Camera-pRd) type)

  • 김순호;김치수
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권12호
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    • pp.1-7
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    • 2018
  • 미소칩을 PCB상에 실장하는 장비에서 그 칩을 이동해주는 역할은 겐트리가 하고 있다. 그런데 겐트리의 기계적 한계 때문에 생산성을 증가시키는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 생산성을 높일 수 있는 방법을 소프트웨어적으로 해결하고자 한다. 이를 위해 겐트리의 이동 시간을 단축함으로써 생산성을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 먼저, 현재 사용하고 있는 방법(stop-motion)에 대해 총 이동 시간을 계산해 보았다. 그리고 본 논문에서 제시하는 이동 시간 단축 방법(moving-motion)에 대해서도 총 이동 시간을 계산해 보았다. 이 방법은 카메라 앞에서 멈추지 않고 부품 검사를 함으로써 이동 시간을 줄이는 것이다. 그 결과 본 논문에서 제시한 방법이 16%의 시간을 단축하였음을 보여주었다. 향후에는 다른 타입에 대해서도 시간 계산 방법을 연구하는 것이다.

이미지 처리 기법을 이용한 자기치유 콘크리트 수조의 균열 모니터링 현장적용 평가 (Evaluation of Crack Monitoring Field Application of Self-healing Concrete Water Tank Using Image Processing Techniques)

  • 오상혁;문대중
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제10권4호
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    • pp.593-599
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    • 2022
  • 본 연구에서는 콘크리트 구조물의 주요 손상인 균열에 대한 효과적인 점검을 위하여 이미지 처리 기법을 이용한 균열 검출이 가능한 균열 모니터링 자동화 시스템 개발의 일환으로 머신비전을 이용하여 균열 촬영 장비를 제작하고 균열 이미지 촬영 및 분석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 본 시스템은 기존의 육안으로 균열을 점검하는 외관조사를 대체하여 객관적이고 정량적인 데이터를 제공한다. 개발 시스템의 검증은 자기치유 콘크리트 수조 시공 현장에 적용하여 균열 검출 및 재령에 따른 균열폭의 변화량을 모니터링하였다. 이미지 분석을 통해 검출된 균열폭의 경우 디지털 현미경을 이용한 실측값과 차이가 최대 0.036 mm로 나타났으며, 자기치유 콘크리트의 재령 경과에 따른 균열 치유 효과를 균열폭 감소를 통해 확인할 수 있었다.

컴퓨터 비전 기반 외단열 공사의 접착제 도포품질 감리 자동화 모델 (Computer Vision-based Automated Adhesive Quality Inspection Model of Exterior Insulation and Finishing System)

  • 윤세빈;강민균;장현승;김태훈
    • 한국건축시공학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.165-173
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    • 2023
  • 본 연구에서는 외단열 공사의 단열재 접착제 도포 품질을 자동으로 감리할 수 있는 모델을 제안하였다. 사례 적용 결과, 영역 분할 모델은 mAP 92.3%의 정확도를 나타냈고, 제안 모델의 접착제 면적 비율 산출 정확도는 98.8%, 접착제 덩어리 중심 간 거리 산출 정확도는 96.7%로 나타났다. 본 연구 결과는 외단열 공사의 감리를 위한 현장투입 인력을 최소화하면서 외단열 공사의 가장 빈번한 하자인 단열재 탈락 하자를 예방할 수 있으며 나아가 외단열 시스템의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 향후에는 다양한 환경에서 외단열 공법의 시공 영상을 수집하여 영상 분할 모델의 성능을 높이고, 영상 내에 다수의 단열재가 포함된 경우에도 자동 감리할 수 있는 모델을 개발하고자 한다.

균형성과표(BSC)개념을 적응한 학교급식 운영성과 측정지표 개발 (Development of Performance Indicators Based on Balanced Score Card for School Food Service Facilities)

  • 곽동경;장혜자;송지영
    • 대한지역사회영양학회지
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    • 제10권6호
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    • pp.905-919
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    • 2005
  • This study raised the necessity of developing performance indicators for measuring the management efficiency and effectiveness of school food service, and as a means of helping its implementation, a balanced score card (BSC) approach developed by Norton and Kaplan was adopted. This study established BSC in seven phases through literature: Phase 1 Defining a school food service and the scope of working activities, Phase 2 Establishing the vision of a school food service, Phase 3 Setting strategic goals, Phase 4 Identifying critical success factors (CSFs), Phase 5 Developing Key Performance Indicators (KPIs), Phase 6 Extracting cause and effect relationship, and Phase 7 Completing a preliminary BSC. The preliminary BSC was fumed into a survey, which was administered to food service related people working at the Office of Education and School Food Service including 16 offices,209 dietitians, 48 school administrators both from self-operated and contract-managed, and 9 experts in areas related to school food service. They were asked questions about strategies from 4 different perspectives,12 CSFs, 39 KPls, and the cause and effect relationships among them. As a result, among the CSFs based on 4 different perspectives, all factors other than ' zero sum on profit/loss ' from the financial perspective turned out to be valid. In terms of KPIs, manufacturing cost percentages, casualty loss count/reduction rates, school foodervice participation rates, and sales goal achievement rates were found to be valid from the financial perspective, while student satisfaction index, faculty satisfaction index, leftover ratio, nutrition educational performance count, index of evaluating nutrition education, customer claim count/reduction rate, handling customer claim count/reduction rate, and parent satisfaction index were found to be valid from the customers' perspective. Besides, nutritional requirement sufficient ratio, nutritional management score, food poisoning outbreak count, employee safety accident count, sanitary inspection assessment index, meals per labor hour (productivity index), computerization ratio, operational management index, and purchase management assessment index were also found to be valid from the perspective of internal business processes. From the perspective of innovation and learning, employee turnover ratio/rate of absenteeism, annual education and training count, employee satisfaction index, human resource management assessment index, annual menu-related customer feedback, food service information index for employees and parents/schools were also found to be valid. The significance of this study is to present indices for measuring overall performance of school lunch food service operations without putting any limitation on types of school food service management, and to help correctly assess the contribution of the current types of school food service management to schools and students. (Korean J Community Nutrition 10(6) : $905\∼919$, 2005)

적외선 센서와 무선통신을 이용한 열차접근경보시스템 개발 (Railway Access Alarm System Using Infrared Distance Sensor and Wireless Communication)

  • 황윤태;황성태;이윤성;김도근;이태규
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.303-311
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    • 2017
  • 국내의 철도작업자의 안전사고는 열차 운행 기관사의 부주의, 선로변 작업자의 감각차단 현상 및 신호수의 실수 등으로 인해 추돌사고가 주요 원인으로 매년 꾸준히 발생하고 있으며 이러한 안전사고를 예방할 수 있는 대책 마련이 시급하다. 따라서 철도 작업 시, 선로변 작업자가 청각과 시각적으로 열차접근을 검지하여 열차 접근으로부터 대피할수 있는열차접근경보시스템을 개발하였다. 이 시스템은 철도 작업장에서 1.5km 이상 전후방 선로에 열차자동겸지장치를 설치하여 자동으로 열차 진입을 검지하도록 하고 작업장에 설치된 실시간 경보장치에 유무선으로 검지 신호를 전달하도록 하며, 검지신호를 수신한 실시간 경보장치는 LED 경보등 및 사이렌 등으로 작업자에게 경보신호를 주는 방식으로 작동된다. 이전의 시스템에 비해 원거리에 있는 열차접근의 검지가 가능하고 주로 무선통신방식을 채택하여 통신배선작업이 불필요하며 충전식 배터리와 태양광 충전장치를 통해 외부 전원 공급이 어려운 현장의 상황에 적합한 이점이 있다. 시스템의 현장검증을 통하여 열차자동검지장치와 실시간 경보장치의 성능평가를 실시하였고 100%구동을 확인하여 신뢰성을 검증하였다.

자율 주행 UGV를 위한 정지선과 횡단보도 인식 알고리즘 설계 및 구현 (Design and Implementation of the Stop line and Crosswalk Recognition Algorithm for Autonomous UGV)

  • 이재환;윤희병
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.271-278
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    • 2014
  • 정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.

수중발파 사례 연구 (A Case Study of Underwater Blasting)

  • 정민수;박종호;송영석
    • 화약ㆍ발파
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    • 제22권3호
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    • pp.57-64
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    • 2004
  • 국내에서 적용되는 수중발파는 교량의 기초를 위한 수중 우물통 발파와 항만의 수로 증심 또는 준설을 위하여 적용되고 있다 그 중 교각의 기초를 위한 우물통 발파는 우물통내 물을 인위적으로 배수시켜 건조한 상태에서의 천공과 장약을 실시한 후 물을 다시 채운 후 수중에서의 발파를 수행하고 있어 전체적인 작업이 일반 노천발파와 동일하다 할 수 있다. 그러나 항만의 수로 증심과 준설을 위한 수중 발파는 수중 천공이 가능하도록 고안된 바지선을 이용하여 수중에서 천공과 장약 발파 작업이 이루어지는 특수성을 가지고 있다. 따라서 일반 터널이나 벤치발파와는 다르게 장약의 방법과 결선의 방법에 주의를 기울이지 않으면 수압에 의한 사압 등 어려운 조건하에서 불발이 야기될 수 있다. 본 사례연구는 국내 부산항 증심 준설공사에서 수중발파의 특수성을 고려하여 다이너마이트 (메가마이트 I)를 이용한 수중 발파의 장약량 선정과 파이프를 이용한 장약의 방법, 그리고 TLD를 이용한 기폭시스템이 수면위에서 기폭 될 수 있도록 부이를 이용한 결선방법을 적용하여 수중발파를 실시하고 사례별 결과를 비교하였다. 그 결과, 수중발파 장약량 설계에 따른 지발당장약량에 따른 진동의 예측과 실 계측을 통하여 예측 진동식의 타당성을 검증하였으며, 장약의 방법과 결선방법에 따라 발생될 수 있는 불발을 최소화시킬 수 있을 것이다. 따라서, 최적발파 효과와 안전한 발파를 수행하기 위하여, 천공경은 150mm이상, 화약은 고성능 수중 다이너마이트(메가마이트 II), 그리고 뇌관은 비전기뇌관을 적용하는 것이 가장 유리할 것으로 판단된다.

패치 특징 코어세트 기반의 흉부 X-Ray 영상에서의 병변 유무 감지 (Leision Detection in Chest X-ray Images based on Coreset of Patch Feature)

  • 김현빈;전준철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.35-45
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    • 2022
  • 현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법에 관한 연구 (A Study on Tire Surface Defect Detection Method Using Depth Image)

  • 김현석;고동범;이원곡;배유석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권5호
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    • pp.211-220
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of Deep Learning Structure to Improve Quality of Polygonal Containers)

  • 윤석문;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.493-500
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.