This paper presents a vision based autonomous inspection system for welding quality control of a RV sinking seat. In order to overcome the precision error that arises from a visible inspection by an operator in the manufacturing process of a RV sinking seat, the machine vision based welding quality control system is proposed. It consists of the CMOS camera and the NI vision system. The geometry of the welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured image with a median filter applied on it. The image processing software for the system was developed using the NI LabVIEW software. The proposed welding quality inspection system for RV sinking seat was verified using experimentation.
This paper presents a stereo vision based autonomous inspection system for welding quality control of a RV(Recreational Vehicle) sinking seat. The three dimensional geometry of the welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured stereo images with a median filter applied on it. The image processing software for the system was developed using the NI LabVTEW software with NI vision system. In the manufacturing process of a RV sinking seat, the developed system can be used for overcoming the precision error that arises from a visible inspection by an operator. The welding quality inspection system for RV sinking seat was verified using experimentation.
DUPIC (Direct use of spent PWR fuel in CANDU reactors) nuclear fuel is a CANDU fuel fabricated remotely from spent PWR fuel materials in a hot cell. The soundness of the end closure welds of nuclear fuel elements is an important factor for the safety and performance of nuclear fuel. To evaluate the soundness of the end closure welds of DUPIC fuel element, a precise X-ray inspection system is developed using a micro-focus X-ray generator with an image intensifier and a real time camera system. The fuel elements made of Zircaloy-4 and stainless steel by an Nd:YAG laser welding and a TIG welding aye inspected by the developed inspection system. The soundness of the welds of the fuel elements was confirmed by the X-ray inspection process, and the irradiation test of DUPIC fuel elements has been successfully completed at the HANARO research reactor.
This paper presents a vision based autonomous inspection system for welding quality control of car sinking seat. In order to overcome the precision error that arises from a visible inspection by operator in the manufacturing process of a car sinking seat, this paper proposes the MVWQC (machine vision based welding quality control) system. This system consists of the CMOS camera and NI machine vision system. The image processing software for the system has been developed using the NI vision builder system. The geometry of welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured image with median filter applied on it. Experiments have been performed to verify the proposed MVWQC of car sinking seat.
조선소에서 이루어지는 선박 건조는 용접에 의해 수행되고 있으며, 친환경선박에 대한 국제적인 요구에 따라 용접물량은 증가하고 있다. 용접부는 비파괴검사를 통하여 품질을 보증하고 있으며, 검사 정보를 나타내는 리포트는 인력이 설계된 도면을 확인하여 수작업으로 용접검사 리포트가 작성된다. 이 과정에서 소요되는 많은 공수와 인적오류로 인하여 손실이 발생하고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 조선 전용 CAD 소프트웨어를 기반으로 설계된 데이터를 입력하여 용접검사에 관한 리포트가 자동으로 생성되는 시스템에 대하여 다룬다. 개발하는 시스템은 모델링의 도면으로부터 형상 데이터를 분석하여 부재 면의 확장을 통해 용접부를 판단 및 태그 넘버를 생성하고, 용접길이, 두께, 재질 등 검사에 필요한 정보를 자동으로 추출하는 기능을 제공한다. 시스템의 유용성을 검증하기 위해 시스템을 통해 추출된 검사 정보와 모델링 도면을 비교하여 일치하는 것을 확인하였다.
We have developed an acoustic resonance inspection system to inspect the welding defects in the mechanical parts fabricated using friction stir welding method. The inspection system was consisted of a DAQ board, a microphone sensor, an impact hammer, and controlled by a PC software. The system was developed to collect and analyze the sound signal generated by hitting the sample with an impact hammer to determine whether it is defective. In this study, 100% welded good samples were compared with 95%, 90%, and 85% welded samples, respectively. The variation of the completeness in welding did not affect the visual appearance in the samples. As a result of analyzing the natural frequencies of the good samples, the five natural frequency peaks were identified. In the case of the defective samples, the frequency change was observed. The welding failure detection time was fast enough to be only 0.7 seconds. Employing our welding defect inspection system to the actual industrial field will maximize the efficiency of quality inspection and thus improve the productivity.
The vision system is easy to use the exclusive use as a independent computer system but it is not much popularization by reason of expensive and difficult to adapt to the various fields, because it is easy to the existed computer system, the price is cheap and also it can use to the various measurement purpose which user wanted and programed. The measurement method of the vehicle axle casing nut welding part is that measure the value of the welding part to adapt the actual operation program from using the ratio between the actual length of the standard specimen and the length of image, to measure the ratio between the actual product and the camera image. A defect is found by the assembled visual inspection system. The inspection algorithm which estimates the quality of welded product is developed and also, the software program which processes the automatic test function of the inspection system. We make the foundation of the inspection automatic system and we will help to apply other welding machine.
Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding system, is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. In this paper, developed vision processing techniques are detailed, and their application in welding fabrication is covered. The software for joint tracking system is finally proposed.
The purpose of this research is stability estimation of plant structure through classification and recognition about welding flaw in SWP(Spiral Welding Pipe). And, In this research, we used nondestructive test based on ultrasonic test as inspection method, and made up 2-axes inspection robot in order to control of ultrasonic probe on the SWP surface, and programmed to image processing and probabilistic neural network(PNN) classifying code by MATLAB programming. Through this process, we proved efficiency on the system of SWP stability Estimation.
This paper presents the new method of a nondestructive spot welding state inspection system using neural networks. The learning process of neural networks makes the inspection system to adapt the variable welding parameters. The inspecting process is working with on-line real-time after off-line learning process. This neural network based inspection system shows reliable results through the field test for variations of applied voltages, currents, and contact area of the welding electrode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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