PCB 제작 분야에서 TCP와 COF에서는 전기적인 특성검사만으로 자동화를 이루어지고 있으며, 실제 단락 및 돌기(근사단락) 형태의 데이터 불량 등에 대해서는 노동력을 동원해 불량을 검출하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 영상처리에 의해 국부지역패턴 분석법에 기초한 검출기법을 제안한다. 제안한 방법은 히스토그램보정, 공간위치보정 및 최대왜곡좌표를 구하는 전처리 과정을 포함하여, 지역기반의 패턴분석법이 적용된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 영역기반의 검출기법에 비해 성능이 개방 및 근사개방 결함 검출에서 크게 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
The seniconductor, which is precision product, requires many inspection processes. The surface conditions of the semiconductor chip effect on the functions of the semiconductors. The defects of the chip surface is crack or void. Because general inspection method requires many inspection processes, the inspection system which searches immediately and preciselythe defects of the semiconductor chip surface. We propose the inspection method by using the computer vision system. This study presents an image processing algorithm for inspecting the surface defects(crack, void)of the semiconductor test samples. The proposed image processing algorithm aims to reduce inspection time, and to analyze those experienced operator. This paper regards the chip surface as random texture, and deals with the image modeling of randon texture image for searching the surface defects. For texture modeling, we consider the relation of a pixel and neighborhood pixels as noncasul model and extract the statistical characteristics from the radom texture field by using the 2D AR model(Aut oregressive). This paper regards on image as the output of linear system, and considers the fidelity or intelligibility criteria for measuring the quality of an image or the performance of the processing techinque. This study utilizes the variance of prediction error which is computed by substituting the gary level of pixel of another texture field into the two dimensional AR(autoregressive model)model fitted to the texture field, estimate the parameter us-ing the PAA(parameter adaptation algorithm) and design the defect detection filter. Later, we next try to study the defect detection search algorithm.
Direct energy deposition (DED) is an additive manufacturing technique that involves the melting of metal powder with a high-powered laser beam and is used to build a variety of components. In recent year, it can be widely used in order to produce hard, wear resistant and/or corrosion resistant surface layers of metallic mechanical parts, such as dies and molds. For the purpose of the hardfacing to achieve high wear resistance and hardness, application of high speed steel (HSS) can be expected to improve the tool life. During the DED process using the high-carbon steel, however, defects (delamination or cracking) can be induced by rapid solidification of the molten powder. Thus, substrate preheating is generally adopted to reduce the deposition defect. While the substrate preheating ensures defect-free deposition, it is important to select the optimal preheating temperature since it also affects the microstructure evolution and mechanical properties. In this study, AISI M4 powder was deposited on the AISI 1045 substrate preheated at different temperatures (room temperature to $500^{\circ}C$). In addition, the micro-hardness distribution, cooling rates, and microstructures of the deposited layers were investigated in order to observe the influence of the substrate preheating on the mechanical and metallurgical properties.
A rare-earth barium copper oxide (REBCO) superconducting magnet was designed using no-insulation (NI) and multi-width (MW) winding techniques. The proposed magnet is comprised of 58 REBCO-wound single pancake coils with a bore size of 240 mm. When the magnet is operated at 20 K, the center magnetic flux density is designed to reach 3 T with an operational current of 169.55 A, 70 % of its critical current. The critical current was evaluated using experimental data of a short REBCO conductor sample. The designed magnet was then simulated using FEM software with uniform current density model. Magnetic field and mechanical properties of the magnet are evaluated using the simulated data. This magnet was designed as one of the base designs for the project "Tesla-Level Magnets with Large Bore Sizes for Industrial Applications" which was initiated in 2019, and will be wound using REBCO wires with the defect-irrelevant-winding (DIW) technique incorporated to reduce the overall manufacturing cost.
Electric Resistance Welding (ERW) process is the most efficient process to manufacture the linepipe. To develop the high performance ERW linepipe using the high strength and the high alloy steels, the modulation of input power waveform such as sinusoidal waveform is introduced because the conventional ERW technology is not sufficient enough to produce the high quality linepipe due to its strength and high alloy contents (high Ceq). In this article, the material used for the experiment was API X60 with 8.2mm thickness, and ERW simulator at POSCO was used to develop a waveform control system for the power modulation. The frequency of power modulation was varied from 50Hz to 150Hz with the fixed amplitude of ${\pm}2%$ power. The non-modulated power input and the modulated power input cases are conducted to demonstrate the variation of the narrow gap length and the arcing frequency due to power modulation. From results of the non-modulated power input case, the excessive power causes the longer narrow gap length and the low arcing frequency due to the large heat input and the strong electro magnetic force that increase the weld defect. On the contrary, the small narrow gap length and the high arcing frequency reduce the weld defect. After modulating the power input with 50Hz and 100Hz at the fixed power, the arcing frequency increases, but the narrow gap length does not change much. The high arcing frequency prevents the formation of weld defect because the sweeping frequently cleans the oxides on the narrow gap edges. As a result, the manufacturing window can be expanded by the power modulation that provides the stable ERW process for the quality improvement of the linepipe made from the high strength/high alloy steels.
반도체 외관결함에는 발생 요인이 각각 다른 crack, foreign material, chip-out, chip, void 등이 있으며, 검사 시스템에서는 결함 유무 및 결함 분류를 수행하여 효과적인 공정관리가 가능하여야 한다. 본 논문에서는 QFN 패키지 결함의 분류를 위한 알고리즘 및 광학시스템을 제안한다. 제안한 방법에서 분류가 어려운 결함 중 하나인 foreign material 과 chip의 효과적인 분류를 위해 제안한 결함의 위치, 밝기의 특징정보(feature)를 사용한 ML(Maximum Likelihood ratio) 분류방법 및 특징정보 획득에 효과적인 광학계를 제안하였다. 실험 결과에서 분류가 어려운 foreign material과 chip에 대한 신뢰성 높은 분류성능을 보였다.
본 논문에서는 섬유 제직 공정시 섬유 제품의 질에 영향을 미칠수 있는 섬유 결함, 결함의 위치 검출 뿐만 아니라 이동중인 섬유의 왜곡각 분류 및 섬유의 밀도를 측정할 수 있는 실시간 섬유 성량 검사 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서는 잡음 문제와 실시간 처리를 위하여 광학적 렌즈로부터 섬유의 위사 부분만을 추출한 후 영역 교차법을 적용하여 섬유의 밀도를 측정하였으며, 획득된 위사 영상으로부터 평균 기울기와 가우시안 기울기 분류자를 사용하여 고속 이동 섬유 가공 공정시 발생할 수 있는 섬유의 왜곡각 분류를 통해 왜곡각 보정을 하였다. 또한 명암도 상관 행렬 특징자를 이용하여 섬유의 결함 검사와 겸함 위치를 추출하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용하여 구현한 섬유 성량 검사 시스템은 고속 이동 섬유 가공 공정에 있어서 실시간으로 섬유의 밀도 계산과 섬유 결함 검출이 가능하며 섬유 염색, 제직 및 가공공정에 있어서 섬유의 상태를 모니터링 및 제어함으로써 고품질의 섬유 제품 생산이 가능하다.
NDF (No Defect Found) is a phenomenon in which defects have been found in the manufacturing, operation and use of a product or facility, but phenomenon of defects is not reproduced in the subsequent investigation system or the cause of the defects cannot be identified. Recently, with the development of the fourth industrial revolution, convergence of hardware and software technologies in various fields is spreading to products such as aircraft, home appliances, and mobile devices, and the number of parts is increasing due to functional convergence. The application of such convergence technologies and the increase in the number of parts are major factors that lead to an increase in NDF phenomena. NDF phenomena have a significant negative impact on cost, reliability, and reliability for both manufacturers, service providers and operators. On the other hand, due to the nature of NDF phenomena such as difficult and intermittent cause identification and ambiguity in judgment, it is common to underestimate the cost of NDF or fail to take appropriate countermeasures in corporate management. Therefore, in this paper, we propose a methodology for estimating NDF costs by the PAF model which is a quality cost analysis model and ABC (Activity Based Costing) technique. The methodology of this study suggests a detailed procedure and the concept to accurately estimate the NDF costs, using ABC analysis, accounting system information, and IT system data. In addition case studies have validated the methodology. We think this could be a valid methodology to refer to when estimating the cost of other parts. And, it is meaningful to provide important judgment information in the decision-making process based on quality management and ultimately reduce NDF costs by visualizing them separately by major variable factors.
Copper Filter Dryer(CFD)는 냉동 및 냉방 시스템에서 냉매의 순환 시 불순물을 제거하여 깨끗한 냉매를 유지하는 역할을 하며, CFD의 결함은 냉동 및 냉방 시스템의 누수, 수명 저하 등 제품의 결함으로 이어질 수 있어 품질보증이 필수적이다. 기존에는 품질 검사 단계에서 작업자가 검사하고 결함을 판단하는 방법이 주로 사용되었으나, 이러한 방법은 주관적으로 판단하기 때문에 정확하지 못하다. 본 논문에서는 CFD 축관 및 용접 공정 과정에서 발생하는 결함을 검출하고 기존의 품질 검사를 대체하기 위해 YOLOv7 객체 감지 알고리즘을 사용하여 결함을 검출했고, F1-Score 0.954, 0.895의 검출 성능을 확인하였다. 또한, 결함 이미지의 Timestamp에 해당하는 센서 데이터 분석을 통해 용접 과정 중 발생하는 결함의 원인을 분석하였다. 본 논문은 CFD 공정 중 발생하는 결함을 검출하고 원인을 분석함으로써 제조 품질보증과 개선 방안을 제시한다.
The purpose of this paper is to present the manufacturing defect and damage pattern of a 3 phase 22.9/3.3kV oil immersed transformer, as well as to present an objective basis for the prevention of a similar accident and to secure data for the settlement of PL related disputes. It was found that in order to prevent the occurrence of accidents to transformers, insulating oil analysis, thermal image measurement, and corona discharge diagnosis, etc., were performed by establishing relevant regulation. The result of analysis performed on the external appearance of a transformer to which an accident occurred, the internal insulation resistance and protection system, etc., showed that most of the analysis items were judged to be acceptable. However, it was found that the insulation characteristics between the primary winding and the enclosure, those between the ground and the secondary winding, and those between the primary and secondary windings were inappropriate due to an insulating oil leak caused by damage to the pressure relief valve. From the analysis of the acidity values measured over the past 5 years, it is thought that an increase in carbon dioxide (CO2) caused an increase in the temperature inside the transformer and the increase in the ethylene gas increased the possibility of ignition. Even though 17 years have passed since the transformer was installed, it was found that the system's design, manufacture, maintenance and management have been performed well and the insulating paper was in good condition, and that there was no trace of public access or vandalism. However, in the case of transformers to which accidents have occurred, a melted area between the upper and the intermediate bobbins of the W-phase secondary winding as well as between its intermediate and lower bobbins. It can be seen that a V-pattern was formed at the carbonized area of the transformer and that the depth of the carbonization is deeper at the upper side than the lower side. In addition, it was found that physical bending and deformation occurred inside the secondary winding due to non-uniform pressure while performing transformer winding work. Therefore, since it is obvious that the accident occurred due to a manufacturing defect (winding work defect), it is thought that the manufacturer of the transformer is responsible for the accident and that it is lawful for the manufacture to investigate and prove the concrete cause of the accident according to the Product Liability Law (PLL).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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