This paper presents an automated visual inspection/measuring system for the door inner panel manufacturing process. The main objective of this research is to develop inspection applications with a machine vision system related to the determination or quantification of parameters such as dimension, shape, quality of surfaces, number of holes in a panel, and presence or absence of specific features. For quality measurements, we showed a subpixel image processing technology that will improve the consistency of results and level of precision. Also presented is a data analysis method th detect process shifts so that corrective action can be undertaken before more defective units are manufactured.
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.
Laser scanners are widely used for reverse engineering and inspection of freeform parts in industry such as motors, electronic products, dies and molds. Due to the lack of measuring software and positioning device, the laser scanning processes have been erroneous and inconsistent. In order to automate measuring processes, an automated scan plan generation software and a proprietary hardware are developed. In this paper, an automated laser scanning system using a 3-axis motorized stage is proposed. In the scan planning step, scan directions, paths, and the number of scans are generated considering optical and mechanical parameters. In the scanning step, the generated scan plan is downloaded into the laser scanner and the motorized stage and the points on the surface are captured automatically. Finally, the point data set is analyzed to evaluate the performance of the system.
Quality inspection of textile products is an important problem for fabric manufacturers. This paper presents an automatic vision-based system for quality control of web textile fabrics. Typical web material is 1-3m wide and is driven with speeds ranging from 20m/min to 200m/min. At the present, the quality assessment procedures are performed manually by expert. But worker can not detect more than 60% of the present defect and inspect the fabric if moving faster than 30m/min. To increase the overall quality and homogeneity of textile, an automated visual inspection system is needed fur the productivity. However, the existing inspection system are too expensive to purchase for small companies. In this paper, the proposed PC based real-time inspection algorithm gives low cost textile inspection system, high detection rate with good accuracy and low rate of false alarms. The method shows good results in the detection of several types of fabric defects.
International journal of advanced smart convergence
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제1권1호
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pp.57-60
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2012
In this paper, we have performed a safety analysis on an automotive evaporator inspection system. We performed the bi-directional analysis on the manufacturing line. Software Fault Tree Analysis (SFTA) as backward analysis and Software Failure Modes, Effects, & Criticality Analysis (SFMECA) as forward analysis are performed alternately to detect potential cause-to-effect relations. The analysis results indicate the possibility of searching and summarizing fault patterns for future reusability.
이 논문은 영상처리기법을 이용하여 자동차 엔진 조림공정에 대한 통합적인 자동검사시스템의 개발에 관한 연구이다. 본 시스템은 머신비전에 의한 검사데이터를 통계적 공정관리시스템으로 직접 입력이 가능하며, 이러한 특성은 품질 이상이나 공정에 문제가 발생하였을 때 즉각적인 수정 조치가 가능한 기술이다. 검사부분에 대한 영상처리는 PC 내부에 설치되어 있는 IVP-150 머신비전 보드에 의하여 이루어지며, 품질요소를 정확히 확인하기 위해 템플리트 매칭 기술이 적용되었다. 본 시스템을 생산현장에 적용한 결과, 잡음이나 영상의 삐뚤어짐 흑은 방향성 등의 문제에도 적응력이 강함이 입증되었다.
We have developed m innovative surface inspection system for automated quality control for steel products in POSCO. We had ever installed the various kinds of surface inspection systems, such as a linear CCD and a laser typed surface inspection systems at cold rolled strips production lines. But, these systems cannot fulfill the sufficient detection and classification rate, and real time processing performance. In order to increase detection and classification rate, we have used the Dark, Bright and Transition Field illumination and area type CCD camera, and fur the real time image processing, parallel computing has been used. In this paper, we introduced the automatic surface inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms and its performance obtained at the production line.
Austomated visual inspection(AVI) capability has become an important key component in the automated manufacturing system. In such a visual inspection system an intensity(or color) image of a scene is quickly affected by optical property of objects, condition and roughness of surface, lens and filters, image sensor property and lighting system. In particular, the lighting system disign is the most important factor, since it affects overall performance of the visual system. For fast and cheap automated visual inspection system it is important to obtain the good image quality which results from careful attention to the design of the lighting system. In this paper, the lighting subsystem of AVI system is analysed for the inspection of printed circuit board(PCB) patterns. The spectral reflectance of materials, which are composed of PCB, is measured for choosing the light source. The reflection property is theoretically obtained by a reflection model and also obtained by experiments which measure intensity with varying the viewing direction of image sensor and the lighting direction of illuminator. The illumination uniformity of a ring-type illuminator. The lighting system is designed based upon the experimental results and theoretial analysis.
Flight simulators are crucial devices for aircraft piloting training and simulation, requiring regular inspections to maintain performance and operational quality. This study explores the development of an automated inspection system for flight simulators to automate quality inspections of control loading systems (CLS). While quality inspection of the control loading system (CLS) is essential for flight simulators, manual inspections are common practice. To address this, we developed an Auto Qualification Test Guide (Auto QTG) using artificial control logic and sensor data and applied it to the militarily simulator. Experimental results demonstrate that Auto QTG successfully automates quality inspections of CLS, enhancing accuracy and efficiency. This automated inspection system is expected to contribute to improving the operation and maintenance of flight simulators.
In this paper, we present a case study of developing MVIS (Machine Vision Inspection System) designed for exterior quality inspection of stamping dies used in the production of automotive exterior components in a small to medium-sized factory. While the primary processes within the factory, including machining, transportation, and loading, have been automated using PLCs, CNC machines, and robots, the final quality inspection process still relies on manual labor. We implement the MVIS with general-purpose industrial cameras and Python-based open-source libraries and frameworks for rapid and low-cost development. The MVIS can play a major role on improving throughput and lead time of stamping dies. Furthermore, the processed inspection images can be leveraged for future process monitoring and improvement by applying deep learning techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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