This paper presents a optic system and a visual inspection algorithm looking for solder joint defects of J-lead chip which are more integrate and smaller than ones with Gull-wing on PCBs(Printed Circuit Boards). The visual inspection system is composed of three sections : host PC, imaging and driving parts. The host PC part controls the inspection devices and executes the inspection algorithm. The imaging part acquires and processes image data. And the driving part controls XY-table for automatic inspection. In this paper, the most important five features are extracted from input images to categorize four classes of solder joint defects in the case of J-lead chip and utilized to a back-propagation network for classification. Consequently, good accuracy of classification performance and effectiveness of chosen five features are examined by experiment using proposed inspection algorithm.
This study is to implement automatic inspection system of motor body panel by visual system. since it is inefficient to examine adhesion condition of components with the naked eye, image processing algorithm is presented to replace the existing manual inspection process with an automatic inspection process the developed automatic inspection system presents tile examination method of the adhesion condition of components with a pixed camera, which leads to an increase of the productivity and a reduction of manufacturing cost
배수통문은 하천제방을 횡단하여 설치된 하천시설로, 연속적으로 시공되어져야 하는 제방의 특성에 반하여 불연속적인 단면을 제공함으로써 하천제방 안전성을 저하시키는 구조물로 알려져 있다. 본 논문에서는 배수통문의 효율적인 점검 체계 구축을 위하여 육안점검표 및 휴대용 단말기를 이용한 육안조사 시스템을 제시하고 향후 개선방향을 제시하였다. 제안된 육안점검표는 적용성 평가결과 간단한 육안점검에 의한 손상 파악을 통해 배수통문의 보수 계획 수립과 보수 및 정밀안전진단에 대한 투자우선순위 선정에 적용성이 높은 것으로 평가되었다.
The appearance inspection of various electronic products and parts has been executed by the eyesight of human. But inspection by eyesight can't bring about uniform inspection result. Because the appearance inspection result by eyesight of human is changed by condition of physical and spirit of the checker. So machine vision inspection system is currently used to many appearance inspection fields instead of the checker. Therefore we proposes a inspection system in this paper. it will be able to secure the objectivity of the prosecuting attorney using inspection system. Also this system has been developed only using PC, CCD Camera and Visual C++ for universal workplace.
영상 학습은 컴퓨터를 이용한 자동 시각 검사에서 매우 중요하고 어려운 문제이다. 최근 생산되는 인쇄회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)은 부품의 크기가 작아지고 회로 패턴이 점점 복잡해져서 신제품의 개발 주기가 짧고 다양한 제품들을 검사해야 하는 분야에서 어렵고 복잡한 학습 과정은 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 CAD(Gerber: 거버)파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사의 기준이 되는 참조 영상을 생성하였다. Gerber 파일로 생성된 참조 영상은 결함이 없는 PCB 패턴을 보장한다. 시스템의 구현과 실험을 통하여 Gerber 파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사 시스템의 학습 과정을 손쉽게 할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 시각 검사시스템은 전자 부품과 같이 잘 형성된 표면 재료에 널리 사용되고 있다. 반사 능력이 나쁜 재료의 경우, 시각 검사시스템이 도입될 때 많은 문제점이 발생한다. 혼합 생산 라인에서 진위의 모델을 알 수 없을 때 저 반사비와 많은 노이즈에도 잘 작동할, 강인한 시각 검사시스템을 개발하였다. 유형을 인식하기 위하여 k-means를 이용한 작업물 인식 기법이 제안되었다. 인식 유형에 기반하여 active contour라는 노이즈에 강인한 분할 기법이 영상에서 특징을 분할하는데 응용되었다. 오차 변화를 조정하는데 Kalman 필터가 사용되었다. 자동시각 검사시스템의 실험은 프로젝터를 이용한 수작업 측정의 정확도 수준을 보여준다.
A wire harness is an assembly cables and/or wires to transmit signals between electronic assemblies in automobiles and electronic appliances. Inspection of such a wire harness is to check the sequence of assembled cabled each of which is identified by its own color. This paper presents an automated visual inspection system for wire harnesses incorporating back-propagation neural network as a color identification device. The tests performed by using real test specimens show that the inspection system works well enough.
This paper presents an improved learning-based visual inspection method for auto parts inspection in severe lighting changes. Automobile sunroof frames are produced automatically by robots in most production lines. In the sunroof frame manufacturing process, there is a quality problem with some parts such as volts are missed. Instead of manual sampling inspection using some mechanical jig instruments, a learning-based machine vision system was proposed in the previous research[1]. But, in applying the actual sunroof frame production process, the inspection accuracy of the proposed vision system is much lowered because of severe illumination changes. In order to overcome this capricious environment, some selective feature vectors and cascade classifiers are used for each auto parts. And we are able to improve the inspection accuracy through the re-learning concept for the misclassified data. The effectiveness of the proposed visual inspection method is verified through sufficient experiments in a real sunroof production line.
After building a ship in a shipyard, there are so many repeated inspection of welding seam defects and painting status before delivering to the ship's owner. An inspection on the bottom part of a ship in commercial service should be done in every two years for the purpose of safety and for the prevention of ship speed deterioration. conventional welding seam inspection systems are rely on the visual inspection by human or the ultrasonic inspection for the selective part of a ship. This paper suggests a remote controlled inspection system for the examination of large ships or steel structures. The proposed system moves in contact with the ship under inspection and have a CCD camera to provide visual-guidance information to a remotely located human worker. Additionally this system utilizes a weld line tracking algorithm for an optimal position control. We verified the effectiveness of the inspection system by experimental data.
This paper describes the automatic testing system developed for powder metallurgy process using the visual inspection, and its some internal algorithms. The system consists of one unit from each of the five types of units; feeding, slot, vision inspection, volumn counter, and inferior good extractor units. Some applications of the system to powder metallurgy process has shown the possibility of reducing the rework and increasing the efficiency of operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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