• 제목/요약/키워드: detection of strip defects

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영상처리 기법을 이용한 철판 결함 검출 알고리즘 개발 (Developement of Defects Detection Algorithm on an Iron Plate using Image Processing Method.다.)

  • 안인석;라제헌;김성용
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.237-239
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    • 2009
  • The purpose of this research is to propose a system to detect a strip defect on a iron plate using an image processing, one way of finding defects on an iron plate. An existing way of image processing is using a light source which release a light energy in a certain frequency and a light absorbing display which responds to the light source. This research attempts to detect defects by using the image processing which handles an illumination, without depending on characteristics of light frequency. One of the advantages of this method is that it makes up for the weakness of the existing method which was too difficult for users to notice a defect. Also this method makes it possible to realize a real-time monitoring on a plate of iron.

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냉연 강판의 미세 결함 검출 기술 (A Micro-defect Detection of Cold Rolled Steel)

  • 윤종필
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.247-252
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    • 2016
  • 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.

영상처리 기법과 멀티 스레드를 이용한 철판결함 검출 시스템 개발 (System Developement of Iron Plate Defects Detection System using Image Processing and Multi Thread Method)

  • 안인석;최규석;김성용
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.145-153
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    • 2009
  • 본 논문은 철판 표면에 발생하는 결함을 검출하는 방법 중 이미지 프로세싱을 이용한 철판결함 검출 시스템을 제안하였다. 기존 이미지 프로세싱은 특정 주파수대의 빛 에너지를 방출하는 광원과 그 광원에 응답하는 수광 수자를 이용하는 이미지 프로세싱 기법을 사용하였으나, 본 논문에서는 자연 광원을 이용하고 광원의 주파수 특성에 의존하지 않고 이미지 프로세싱과 멀티 스레드 기법을 사용하여 결함을 검출하였다. 이 검출방법의 장점은 기존 시스템의 단점이었던 검증 방법의 난해함으로 사용자가 쉽게 접근하지 못하는 단점을 보완하여, 철판의 표면을 실시간으로 모니터링 가능하도록 하였다. 또한 발광소자와 수광 소자의 주파수 매칭을 위해 각각의 하드웨어를 주문제작 함으로 많은 비용이 소모되는 것을 시중에서 구매 가능한 하드웨어를 기본으로 구성하여 비용을 절감하였다.

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Automatic Metallic Surface Defect Detection using ShuffleDefectNet

  • Anvar, Avlokulov;Cho, Young Im
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.19-26
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    • 2020
  • 일반적으로 품질 관리는 많은 제조 공정, 특히 주조 또는 용접과 관련된 공정의 기본 구성 요소가 된다. 그러나 사람이 일일이 수동으로 품질 관리 절차를 하는 것은 종종 시간이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 최근 고품질 제품에 대한 요구를 만족시키기 위해 지능형 육안 검사 시스템의 사용이 생산 라인에서 필수적이 되고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝 기반의 ShuffleDefectNet 결함 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 결함 검출 시스템은 NEU 데이터 세트의 결함 검출에 대한 여러 최신 성능들보다 높은 평균 정확도 99.75% 정도를 얻는다. 이 논문에서 여러 다른 트레이닝 데이터로부터 최상의 성능을 탐지하고 탐지 성능을 관찰하였다. 그 결과 ShuffleDefectNet의 전체 아키텍처를 사용할 때 정확성과 속도가 크게 향상됨을 알 수 있었다.

Wavelet frame 변환을 이용한 냉연 시각검사 알고리듬 (Visual inspection algorithm of cold rolled strips by wavelet frame transform)

  • 이창수;최종호
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.372-377
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    • 1998
  • This paper deals with the detection, feature extraction and classification of surface defects in cold rolled strips. Inspection systems are one of the most important fields in factory automation. Defects such as slipmark and dullmark can be effectively detected with a Gaussian matched filter because their shapes are similar to Gaussian. It is justified that the proposed WF(Wavelet Frame) method could be regarded as multiscale Gaussian matched filter which can be applied to the inspection of cold rolled strip. After a wavelet frame transform, the entropies and moments are computed for each subband which pass through both local low pass filter and nonlinear operator. With these features as input, a MLP(Multi Layer Perceptron) is used as a classifier. The proposed inspection method was applied to the real images with defects, and hence showed good performance. The role of each extracted feature is analyzed by KLT(Karhunen-Loeve Transform).

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