Laser vision inspection systems are becoming popular for automated inspection of manufactured components. The performance of such systems can be enhanced by improving accuracy of the hardware and robustness of the software used in the system. This paper presents a new approach for enhancing the capability of a laser vision system by applying hardware compensation and using efficient analysis software. A 3D geometrical model is developed to study and compensate for possible distortions in installation of gantry robot on which the vision system is mounted. Appropriate compensation is applied to the inspection data obtained from the laser vision system based on the parameters in 3D model. The present laser vision system is used for dimensional inspection of car chassis sub frame and lower arm assembly module. An algorithm based on simplex search techniques is used for analyzing the compensated inspection data. The details of 3D model, parameters used for compensation and the measurement data obtained from the system are presented in this paper. The details of search algorithm used for analyzing the measurement data and the results obtained are also presented in the paper. It is observed from the results that, by applying compensation and using appropriate algorithms for analyzing, the error in evaluation of the inspection data can be significantly minimized, thus reducing the risk of rejecting good parts.
원자로 BMI 노즐은 원자력발전 설비의 운영을 위한 핵심요소 중 하나이며 하부헤드에 설치되어 있다. 상부헤드에 비해 비교적 저온영역에 있지만 최근 외국사례에 비추어 볼 때 PWSCC의 발생 가능성이 크기 때문에 가동중 비파괴검사가 반드시 필요하다. 그러나 BMI 노즐은 원자로 하부에 있기 때문에 고방사선 구역이며 원자로 내부는 붕산수로 채워져 있기 때문에 접근이 매우 어렵다. 본 연구에서 BMI 노즐 검사를 위하여 TOFD를 이용한 탐촉자를 개발하였고, 자동화검사를 위해 내방수 기능을 가진 스캐너를 개발하였다. 또한, BMI 노즐과 동일한 재질 및 형상으로 인공결함시험편을 제작하여 자동화 비파괴검사 시스템의 성능검증을 수행하였다.
Hassan, Fahad ul;Le, Tuyen;Le, Chau;Shrestha, K. Joseph
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.304-311
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2022
Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.
X-선 탐지장치는 검색 대상물에 대한 단면 정보만을 제공하기 때문에 내용물에 대한 판정의 한계가 있다. 스테레오 X-선 탐지 장치는 검색 대상체에 대한 단면 정보와 논문에서 제안된 볼륨기반의 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 3차원 정보를 제공하여 검색효율을 높일 수 있다. 또한, 고속 검색을 위해 자동화 검색에 대한 식별자로 형상복원 결과를 적용하고자 유사한 모형의 15개 샘플에 대한 형상 복원 및 검출율을 분석하였다. 검색대상 모델에 대한 복원 결과는 실측 모델과 비교할 때 각각 폭 (2.56%), 높이 (6.15 %)와 깊이 (7.12 %)의 오차를 보이며 높은 정확도를 나타내었다. 또한 K-Mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 97 %의 검출 효율이 보였다. 본 논문의 결과는 자동화 시스템을 위한 새로운 검색식별자를 제시하며 추가연구를 통해 검색 시스템의 효율성 향상을 위한 연구를 진행할 것이다.
Honoki, Hideyuki;Arai, T.;Edamura, T.;Yoshimura, K.;Nakasu, N.
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.286-289
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2007
We have developed an automated circuit defect inspection and repair method that can be used to improve the yield ratio of TFT-LCD. The method focuses on correcting resist patterns after the development process to ensure shape regularity. We built a prototype system and confirmed that the method is valid.
A new improved algorithm in edge location to subpixel accuracy using decent-based weight to spatial information is proposed in this paper and applied to automated visual inspection(AVI) system. An application of the new edge operator as an edge detector is also provided and compared with Tabatabai and Lyvers edge detectors. The existing algorithms located edger to subpixel accuracy using least-square or moment-based methods. The algorithms also use only spatial information or grey-level values to locate edges. However, the proposed algorithm consider the weighted sum of grey-levels values of each edge pattern. The results show that the proposed algorithm is relatively less biased and has smaller standard deviation than the edge operations developed by Tabatabai and Lyvers in the presence of noise.
수치지도는 지형도 제작뿐만 아니라 지리정보체계 구축 및 활용, 토목설계 및 시공, 국토계획 등 다양한 분야의 기본이 되는 중요한 디지틸 지리정보이다. 따라서 정확도가 높은 수치지도의 제작은 지킥정보체계의 활용성을 높이고 디지틸국토를 완성하기 위한 필요조건이다. 본 연구는 수치지도 Ver2.0 제작 시 정위치 편집과 구조화 편집 이후에 이루어지는 검수 공정을 자동화시컥 전수 검수가 가능하도록 하여 오류가 최소화된 수치지도가 생산될 수 있도록 했으며, 이 때 오류를 자동으로 인식하고 탐색하여 유형별로 분류한 뒤 해결방법까지 제시하는 자동 오류검출 방법을 적용시켜 기존 기술에 비해 정확성, 효율성과 경제성을 높였다.
제조현장에서 품질검사를 위하여 사용되는 자동 시각 검사 장비는 국내뿐 아니라 일본, 대만 등 LCD 관련 제조사를 포함하여 세계적 제조업 기반 기업들의 공장 자동화 시스템에 주요 장비로 자리 잡고 있다. 자동 시각 검사 장비는 일반적으로 머신비전 시스템이라 부르며, 세계시장에서 머신비전 시스템 컴포넌트 분야에서만 2010년 기준으로 112억 달러에 이르고 2015년에 180억을 돌파할 것으로 예상하고 있으며, 이는 연간 9%의 성장률을 예측하고 있어, 잠재적 시장 가능성이 큰 분야임을 알 수 있다. 그러나 직업전문학교, 대학 등에서는 머신비전 시스템에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 산업현장에서 널리 사용되는 머신비전과 관련하여 교육의 필요성 및 수요분석 등을 통하여 교육 수요자들이 효과적으로 기술을 습득할 수 있도록 교육훈련 프로그램을 제안하였다. 제안된 방법은 기술 수요자의 수준에 따라서 총 훈련시간이 30시간에서 60시간으로 탄력적으로 운용될 수 있으며, 전공 분야에 따라서 선택적으로 훈련을 받을 수 있도록 구성되었다.
본 논문에서는 이동 중인 철도차량 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 자동으로 측정하는 시스템을 제안한다. 철도차량의 제륜자는 촬영 시스템이 설치된 곳을 지날 때 자동으로 촬영되며, 두께 등을 측정하기 위해 가장 먼저 영상 내에서 제륜자의 위치를 검출한다. 이는 제륜자의 위치가 영상 마다 다르기 때문이며 이를 적응적으로 찾기 위해, 제륜자와 차륜 사이에 나타나는 그림자 영역을 이용한다. 그림자 영역의 경계는 9차 다항식을 통해 모델링되며, 그 영역을 지나는 임의의 곡선 (초기 곡선)은 제약 곡선 피팅 방법을 통해 검출된다. 다음은 검출된 초기 곡선과 명암도 변화 정보를 이용하여 제륜자의 앞과 뒤, 차륜 상의 세 곡선 및 제륜자의 수직면을 지나는 직선을 검출한다. 최종적으로, 앞서 구한 곡선과 직선을 이용하여 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 측정한다. 실험에서는 제안된 방법을 실제 선로에서 촬영한 영상에 대해 적용해 보았으며, 그 결과 평균 0.654mm의 두께 측정 오차를 나타내었다.
In accordance with the development of recent computer technology, railway signaling software became more complex for the intellectualization. Therefore the importance and dependency of railway signaling system on the computer software is getting more increased further, and the testing for the safety and reliability of railway signaling system software became more important. It is started to become influential as very important issue for the reliability and safety of vital embedded software like railway signaling system. The software coding which can have an effect on the safety at the coding level of software shall not be included preferentially, for the safety of software, and must be checked. This thesis suggested an automated testing tool for coding rules on this railway signaling system software, and presented its applied result for railway signaling system software. The testing items in the implemented tool had referred to the international standards in relation to the software for railway system and MISRA-C standards. This automated testing tool for railway signaling system can be utilized at the assessment stage for railway signaling system software also, and it is anticipated that it can be utilized usefully at the software development stage also.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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