In this paper, we report detects system algorithm, adapted a perimetric mask and a generalized symmetry system, to detect a transformable material and find out a minute error cannot be noticed by a naked eye. In this thesis, supposed a stable detecting system applied a general image processing theory and perimetric mash algorithm to detect badness. And finally, detected some vague errors with the application of symmetry transform algorithm that accumulate a symmetry of minute error and put stress on it.
Since the quality of the coated wires is in various applications dependant on the coating depth, accuracy of hole size of dies used for coating wires must be maintained precisely, in general within one micron. This paper proposes a new vision system which measures automatically the size and shape of small holes having diameters less than 1mm within an error limit of 1 micron. To quickly obtain the focused image, this paper proposes an estimation method of the camera position using only a couple of defocused hole images. It measures the distributions of light intensity around the image boundary and decides the direction and distance of a camera motion. The proposed system measures the size, shape distortion, inclination of the hole against the axis of the dies structure, to decides the acceptability of the dies for use. The proposed algorithm has been implemented using a cheap 640${\times}$480 image system and has shown an average size error of 1micron when measuring the dieses having 0.1mm to 1.0mm diameters. It can be applied to the inspection of the size and position of holes in PCB, too.
통상 자동 검사 장치에 있어 대상체가 기준점에서 이동되거나, 크기가 일정한 배율로 확대 축소되거나, 회전되어있을 때에 대상체를 인식 판별하데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이동, 배율, 회전에 무관한 검사 장치 구현을 위해 로그 적분 변환을 정의하고 그의 특성을 고찰하여 기존의 검사 방법과 비교한다. 로그 적분 변환의 주요한 특성인 배율과 회전에 무관하게 대상체를 인식할 수 있는 특성을 이용하므로 기존 시스템에서 회전 정보 추출을 위한 노력을 감쇄시킬 수 있다. 이동, 배율 및 회전된 물체의 불량 검사에 새로운 방법으로 로그 적분 변환의 적용을 제안하고 이에 따른 인식률 실험을 수행한다. 물론 기존 시스템에서는 배율과 회전에 무관한 조건을 동시에 만족시킬 수 없었다. 불량 검사 실험 결과에 있어 기존의 신경망을 이용한 기존 시스템에 비해 최적의 수준에는 도달하지는 못했지만 로그 적분 변환이 배율과 회전을 동시에 충족시킬 수 있는 변환으로서 사용 가능성을 얻을 수 있었다.
This paper describes a visualization technique that animates geometrical defect data that are extracted using a magnetic flux leakage (MFL) operating system on nondestructive evaluation (NDE). Since data are collected from different locations and often not regular, the data must be converted to the standard format that is used within the pipeline in visualization procedures. In order to navigate inside of the pipeline, 3D virtual objects are generated and are able to explore the pipeline continuously. The major objectives of this paper are to characterize, generate general shape of defects, and enable computer interaction in virtual environment. Pipeline navigation system (PNS) has introduced the framework for interactive visual applications based upon the principles of modeling 3D objects. PNS presents some preliminary efforts to enable the user to interact human and computer with each other.
본 논문에서는 마이크로 BGA 패키지 내외부의 마이크로 볼의 3차원 형상을 측정하는 광학 측정 시스템을 제안하고 이를 구현한다. 대부분의 시각 검사 시스템은 마이크로 볼의 복잡한 반사 특성 때문에 검사에 어려움을 겪고 있다. 정확한 형상의 측정을 위해서, 특별히 설계된 시각 센서 시스템을 제안하고, 위상이송 모아레 간섭계의 측정원리에 기반한 형상측정 알고리즘을 제안한다. 센서 시스템은 4개의 서브시스템을 보유한 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템으로 구성된다. 패턴 투사용 서브시스템은 공간상으로 서로 상이한 투사 방향을 가지며, 이는 측정 물체에 각기 다른 입사 방향을 가지는 패턴 조명이 투사될 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 위상이송 모아레 간섭계의 구현을 위한 정밀 위상이송을 위해서, 각 서브시스템의 패턴 격자는 PZT 구동기를 이용하여 일정 간격으로 이송한다. 최종적으로 측정되는 마이크로 볼의 경면반사와 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위해서, 다중 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템을 구현하고, 이를 테스트한다. 특히, 다중 프로젝션을 이용하여 획득되는 다중 높이 정보를 효과적으로 융합하기 위하여, 베이지안 센서 융합 이론을 기반으로한 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 제안되는 시스템의 원리검증과 성능확인을 위해, 마이크로 BGA볼과 기판 범프의 측정대상물에 대해서, 측정 반복성을 중심으로 실험이 수행되었으며, 획득된 실험 결과를 분석하고 논의한다.
In this paper, efficient techniques for solder joint inspection have been described. Using three layers of ring shaped LED's with different illumination angles, three frames of images are sequentially obtained. From these images the regions of interest (soldered regions) are segmented, and their characteristic features including the average gray level and the percentage of highlights - refereed to as 2D features - are extracted. Based on the backpropagation algorithm of neural networks, each solder joint is classified intor one of the pre-defined types. If the output value is not in the confidence interval, the distribution of tilt angles-referred to as 3D features - is claculated, and the solder joint is classified based on the bayes classfier. The second classifier requires more computation while providing more information and better performance. The proposed inspection system has been implemented and tested with various types of solder joints in SMDs. The experimental results have verified the validity of this scheme in terms of speed and recognition rate.
The tire manufacturing process demands classification of tire types when the tires are transferred between the inner processes. Though most processes are being well automated, the classification relies greatly upon the visual inspection of humen. This has been an obstacle to the factory automation of tire manufacturing companies. This paper proposes an effective vision systems which can be usefully applied to the tire classification process in real time. The system adopts a parallel architecture using multiple transputers and contains the algorithms of preprocesssing for character recognition. The system can be easily expandable to manipulate the large data that can be processed seperately.
근래에 송전철탑의 수명연장과 유지관리 비용 절감을 위한 관심이 증가하고 있다. 그러나 송전철탑 부재의 부식 열화도를 진단하는 재래적인 방법으로서 육안점검은 점검자 개인의 지식과 경험의 차이에 따라 오류를 야기하는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 송전철탑 강 부재에 대한 부식열화 검사장비를 개발하였다. 개발된 검사장비는 부식열화 영상 촬영장치 및 컴퓨터 기반 진단 시스템으로 구성된다. 영상처리에 적합한 열화영상을 확보하기 위하여 촬영장치를 개발하여 촬영방법을 표준화하였으며, 진단 시스템은 RGB 컬러영상처리 기법에 기초하여 송전철탑 부재의 부식 열화도를 자동적으로 평가하도록 설계하였다. 개발된 부식열화 검사장비는 송전철탑 부식에 대한 최적 유지보수 시기를 결정하는 것에 도움이 될 것으로 기대된다.
With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.
머신비전은 고속화된 자동화 생산 시스템의 품질 검사 방법으로 널리 활용되어 왔다. 본 연구에서는 멀티카메라를 사용하여 PC와 PLC 간 제어를 통해 용접부위의 치수를 실시간으로 측정하여 검사하는 머신비전 시스템을 개발하였다. 제안한 검사시스템은 맞대기 용접부위의 길이와 폭을 측정하여 용접부의 치수 균일성을 검사하도록 설계하였다. 광학계 및 물류는 병렬제어를 위해 PC와 PLC 간 TCP/IP 멀티쓰레딩 통신기법을 적용하였다. 금속재료의 반사 특성을 고려하여 용접비드의 형태나 용접시 발생하는 그을음에도 균일하게 검사부위의 영상획득이 가능한 동축조명계를 적용하였고, 검사 알고리즘은 OpenCV 라이브러리를 사용하여 용접치수검사에 맞게 개발하였다. 제작한 시스템을 실제 전자부품의 용접 자동화 라인에 설치하여 시스템의 작동오류 및 검사 성능을 검증한 결과, 요구되는 기능 및 검사 성능을 모두 성공적으로 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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