본 연구는 트랜스미션에 들어가는 부품인 차동기어에 대한 자동 검사 장비를 개발하고자 하는 것이다. 본 기술개발은 Micro Vision 자동 검사 장비와 마이크로레이저 자동 검사 장비를 사용하여 만들 것이다. 이는 작업자가 부주의하게 가공한 제품을 전수검사 단계에서 불량률 0를 만들고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 장비를 여러 분야 사업에 적용할 것이다. 포장회사, 너트 볼트 가공업체, 정밀 반도체 상단에 인쇄를 위한 업체, SMT 업체 등 다양한 분야에 비전검사 장비를 판매하고자 한다. 본 기술개발을 통해 불량률 0를 실현하면 모기업으로부터 안정적 물량 확보, 나아가 제품 신뢰도를 바탕으로 수출을 할 수 있는 기반마련의 기회도 가능하다. 자동검사시스템을 국내 자동차 부품 가공업체에 적용할 경우 우리나라 자동차의 신뢰도 또한 크게 상승 할 것으로 생각된다.
Measurements of the automobile manufacturers are available anywhere and anytime, directly based on the criterion of failure is measured. The maintenance of high-precision production activities is direct evidence of the fact that competitive manufacturing activities are very important in determining the success of companies to recall defective starting from raw material costs. The current manufacturing sites produce calipers and clearance gauge the degree of tool only specific. Therefore, judging the quality, including the number of errors, requires a lot of attention to the dimension failures in day-to-day measurements and measurement tasks and duties repeated in difficult situations. In this paper, we aim to develop a vehicle manufacturing plant site using each of the manufacturing processes while operating a measurement tool. We display it using the Image Processing PC-based S/W with all those visual facts by management and recorded as image information a more accurate and current situation to obtain information and share visual measurements. We carry out research on the design and development vision inspection algorithm applied for pattern-recognition techniques that can help manufacturing site quality control.
이 연구는 산업장에서 색각이상과 관련된 유기용제 폭로근로자들에서 후천성으로 발생할 수 있는 색각이상을 정성적이고 정량적으로 평가하고 색각이상에 영향을 미치는 요인을 조사하고자 저농도의 유기용제 폭로근로자 70명과 대조군 47명을 대상으로 실시하였다. 한식 이중 15색상 배열 검사기를 이용한 색각이상을 평가한 결과 색상배열의 착오 비율과 정량적으로 산출한 색 혼란지수는 유기용제 폭로군과 대조군간 차이가 없었다. 색 혼란지수와 연령과의 선형관계는 두 군 모두에서 연령이 증가할수록 색 혼란지수가 유의하게 증가하였으며(p<0.05), 각 연령군별로 층화한 색 혼란지수의 중앙값은 폭로군이 대조군보다 높게 나타났으나 29세이하 연령군에서만 통계학적으로 유의하였다. 15색상 배열검사의 배열형태에 따라 분류한 색각이상의 유병률은 두 군 모두에서 21%로 차이가 없었으며 색 혼란지수에 대해 연령, 흡연, 음주상태 및 유기용제 폭로유무를 독립변수로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과 연령이 유의한 변수로 나타났다(p<0.05). 이상의 결과로는 유기용제 폭로와 색각이상 발생과의 관련성을 제시할 수 없으며, 추후 색각이상 평가를 위한 색상배열 검사의 표준환경 설정, 유기용제 폭로 근로자들의 개개인의 폭로정도 평가, 그리고 색각이상 검사결과를 정확하게 분류하는 기준 등에 대한 연구가 필요할 것이라고 생각되며, 또한 저농도의 유기용제에 폭로되는 근로자들의 색각이상의 평가는 정성적이고 정량적인 방법을 통한 평가가 바람직하며 일시적인 평가보다는 추적관찰을 통한 정량적인 지수의 변화를 관찰해야 할 것으로 생각된다.
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.
Among five sense organs or Gyanendriyas 'Eyes' are considered as most important sense organs. They are said to be the path to mind and seat of Tejas (Light). Now a days due to their overuse and negligence in maintenance we are facing many eye related problems like Dry Eye Syndrome, Cataract, Age related Macular Degeneration, Glaucoma, Computer Vision Syndrome etc. To observe the association of defective lifestyle and related eye problems with their preventive measures, different Ayurvedic procedures are reviewed from ancient literatures and some modern researches. Dinacharya (Daily regimen) explained in Ayurveda helps to prevent many derangements. Lifestyle modification in terms of proper daily regimen and dietary regimen could help to prevent eye problems. Padabhyanga (foot massage) is one of the procedures mentioned in Dinacharya, an effective therapy for healing of eye disorders.
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.
In this paper, we propose a new defect detection technology for micro-defect on the surface of steel products. Due to depth and size of microscopic defect, slop of surface and vibration of strip, the conventional optical method cannot guarantee the detection performance. To solve the above-mentioned problems and increase signal to noise ratio, a novel retro-schlieren method that consists of retro reflector and knife edge is proposed. Moreover dual switching lighting method is also applied to distinguish uneven micro defects and surface noise. In proposed method, defective regions are represented by a black and white pattern. This pattern is detected by a defect detection algorithm with Gabor filter. Experimental results by simulator for sample defects of cold rolled steel show that the proposed method is effective.
Kim, Hyun-Tae;Lee, Sang-Hyeop;Wesonga, Sheilla;Park, Jang-Sik
한국산업융합학회 논문집
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제25권2_1호
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pp.177-184
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2022
The automatic defect sorting function of machinery parts is being introduced to the automation of the manufacturing process. In the final stage of automation of the manufacturing process, it is necessary to apply computer vision rather than human visual judgment to determine whether there is a defect. In this paper, we introduce a deep learning method to improve the classification performance of typical mechanical parts, such as welding parts, galvanized round plugs, and electro galvanized nuts, based on the results of experiments. In the case of poor welding, the method to further increase the depth of layer of the basic deep learning model was effective, and in the case of a circular plug, the surrounding data outside the defective target area affected it, so it could be solved through an appropriate pre-processing technique. Finally, in the case of a nut plated with zinc, since it receives data from multiple cameras due to its three-dimensional structure, it is greatly affected by lighting and has a problem in that it also affects the background image. To solve this problem, methods such as two-dimensional connectivity were applied in the object segmentation preprocessing process. Although the experiments suggested that the proposed methods are effective, most of the provided good/defective images data sets are relatively small, which may cause a learning balance problem of the deep learning model, so we plan to secure more data in the future.
Detecting defects on FPD (Flat Panel Display) color filter before the full panel is made is important to reduce the manufacturing cost. Among many types of defects, the low contrast blemish such as Suzi Mura is difficult to detect using standard CCD cameras. Even skilled inspectors in the inspection line can hardly identify such defects using bare eyes. To overcome this difficulty, point spectrometer has been used to analyze the spectrum to differentiate such defects from normal color filters. However, scanning ever increasing-size color filters by a point spectrometer takes too long time to be used in real production line. We propose a system using a spectral camera which can be viewed as a line scan camera composed of an array of point spectrometers. Three types of lighting system that exhibit different illumination spectrums are devised together with a calibration method of the proposed spectral camera system. To visualize the defect areas, various processing algorithms to identify and to enhance the small differences in spectrum between defective and normal areas are developed. Experiments shows 85% successful visualization. of real samples using the proposed system.
Visual inspection is regarded as one of the critical activities for quality control in a manufacturing company. it is thus important to improve the performance of detecting a defective part or product. There are three probable working modes for visual inspection: fully automatic (by automatic machines), fully manual (by human operators), and semi-automatic (by collaboration between human operators and automatic machines). Most of the current studies on visual inspection have been focused on the improvement of automatic detection performance by developing a better automatic machine using computer vision technologies. However, there are still a range of situations where human operators should conduct visual inspection with/without automatic machines. In this situation, human operators'performance of visual inspection is significant to the successful quality control. However, visual inspection of components assembled into a mobile camera module belongs to those situations. This study aims to investigate human performance issues in visual inspection of the components, paying more attention to human errors. For this, Abstraction Hierarchy-based work domain modeling method was applied to examine a range of direct or indirect factors related to human errors and their relationships in the visual inspection of the components. Although this study was conducted in the context of manufacturing mobile camera modules, the proposed method would be easily generalized into other industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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