• 한국정밀공학회지
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• 제21권12호
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• pp.92-99
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• 2004

The formation degree of sustain (ITO pattern) decides quality of PDP (Plasma Display Panel). For this reason, it makes efforts in searching defects more than 30 un as 100%. Now, the existing inspection is dependent upon naked eye or microscope in off-line PDP manufacturing process. In this study developed prototype inspection system of PDP 170 glass is based on line-scan mechanism. Developed system creates information that detects and sorts kinds of defect automatically. Designed inspection technology adopts multi-vision method by slip-beam formation for the minimum of inspection time and detection algorithm is embodied in detection ability of developed system. Designed algorithm had to make good use of kernel matrix that draws up an approach to geometry. A characteristic of defects, as pin hole, substance, protrusion, are extracted from blob analysis method. Defects, as open, short, spots and et al, are distinguished by line type inspection algorithm. In experiment, we could have ensured ability of inspection that can be detected with reliability of up to 95% in about 60 seconds.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권8호
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• pp.807-812
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• 2009

Most structure engineers give the casting components over-estimated factor of safety without any reasonable foundation due to the worries about the unavoidable defects such as shrinkages and porosity in castings; the engineers have little knowledge on the relation between the defect and structural behavior. And the workers in casting field also do not know how to control the defects by manufacturing; they do not know to where the defects move or until how size they reduce the defects. In this study, shrinkage defect was scanned by industrial computerized tomography instrument (CT), and subsequently was modeled to a spheroid primitive for structural analysis. Using these simplified models of shrinkage, we observed the effects of the defect on the results of the structural analysis. A commercial structural analysis code was used to do the analysis works. Considering the conclusions, it is possible to manage the shrinkages effectively in casting process and to design the products with more reliable

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.447-454
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• 2007

최근 TFT-LCD (Thin film transistor liquid crystal display)패널의 수요증가에 비례하여 공정상 발생하는 LCD 불량의 수도 증가하고 있다. LCD 불량은 배경화면과 미세한 밝기대비 차이를 가지는 패널상의 불균등한 영역으로서 크게 정형과 비정형으로 나누어지며 사람의 눈에 매끄럽지 않게 보여진다. 이러한 불량은 배경과의 대비 차이가 미세하여 기존의 임계수준 검출이나 윤곽선 검출로는 불량을 검출할 수 없다. 본 논문은 비정형 LCD 불량을 독립성분분석, 적응 임계수준 검출 그리고 왜도를 이용하여 검출하는 방법을 제시한다. 본 검출방법은 잡음이 심한 영상에 대해서도 대응력이 뛰어나며, 생산라인에서 성공적으로 적용된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.58-68
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• 2006

본 연구의 목적은 제조물책임(PL)활동과 경영성과간의 관계를 실증적으로 분석하는 것이다. 제조물책임활동을 5가지 영역으로 분류하였고, 경영성과는 제조물책임과 관련한 3개 분야로 측정하였다. 실증분석을 위해 135개 기업 표본을 사용하였으며, 연구 결과 제조 PL활동은 3개 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 설계, 표시, 판매 PL활동들은 경영성과에 부분적으로 영향을 미친 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 제품안전 관련 노력들이 제품의 설계에서부터 판매에 이르기까지의 전반적인 프로세스와 유기적으로 결합됨으로써 경영성과를 극대화할 수 있다는 시사점을 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권10호
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• pp.7-13
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• 2006

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-122
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• 2011

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.211-220
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권6호
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• pp.579-587
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• 2015

Semiconductor manufacturing industry is a high density integration industry because it generates a vest number of data that takes about 300~400 processes that is supervised by numerous production parameters. It is asked of engineers to understand the correlation between different stages of the manufacturing process which is crucial in reducing production costs. With complex manufacturing processes, and defect processing time being the main cause. In the past, it was possible to grasp the corelation among manufacturing process stages through the engineer's domain knowledge. However, It is impossible to understand the corelation among manufacturing processes nowadays due to high density integration in current semiconductor manufacturing. in this paper we propose a canonical correlation analysis (CCA) using both wafer test voltage variables and fail bit counts variables. using the method we suggested, we can increase the semiconductor yield which is the result of the package test.

• 한국생산제조학회지
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• 제19권1호
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• pp.57-64
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• 2010

Metal Injection Molding (MIM) is attractive because it produces consistent, complex-geometry components for high-volume, high-strength, and high-performance applications. Also MIM using in optical communication field, display field, and semi-conductor field is a cost-effective alternative to metal machining or investment casting parts. It offers tremendous single-step parts consolidation potential and design flexibility. The objective of this paper is to study the suitability of design, flow analysis, debinding and sinterin processes, and capability analysis. The suitable injection conditions were 0.5~1.5 second filling time, 11.0~12.5 MPa injection pressure derived from flow analysis. The gravity of the product is measured after debinding an sintering. The maximum and minimum gravity levels are 7.5939 and 7.5097. the average and standard deviation are 7.5579 and 0.0122; when converted into density, the figure stands at 98.154%. According to an analysis of overall capacity, PPM total, which refers to defect per million opportunities(DPMO), stands at 166,066.3 Z.Bench-the sum of defect rates exceeding the actual lowest and highest limits-is 0.97, which translates into the good quality rate of around 88.4% and the sigma level of 2.47.