본 논문에서는 생산 현장에서 작업자가 육안으로 하고 있는 자동차 부품 카시트 프레임의 전수(全數) 검사를 위한 머신 비전 시스템의 개발에 관한 연구를 다룬다. 이러한 제안된 머신비전 검사시스템은 생산 현장에서 날로 증가하는 품질 향상에 대한 요구와 수요를 충족시키기 위해 설계되었다. 이 컴퓨터 기반의 검사시스템은 실시간으로 제품의 다양한 결함들에 대한 품질 검사를 할 수 있도록 설계되었다. 본 연구의 검사방법에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW가 사용하였으며, LabVIEW Vision 이미지 함수를 사용하여 검사 프로그램을 개발하였다. 개발된 검사 알고리즘은 생산 부품의 실시간 검사에 적용 될 수 있으며, 검사 영역과 설정 값을 비전 시스템 운용자가 설정할 수있도록 프로그램이 만들어져 검증되었다. 제안된 검사시스템은 카시트 프레임 검사를 성공적으로 수행하였다.
본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.
The appearance inspection of various electronic products and parts has been executed by the eyesight of human. But inspection by eyesight cannot bring about uniform inspection result. Because the appearance inspection result by eyesight of human is changed by condition of physical and spirit of the checker. So machine vision inspection system is currently used to many appearance inspection fields instead of the checker. However the inspection result of machine vision is changed by the illumination of workplace. Therefore we proposed histogram specification in this paper for machine vision inspection accuracy. As a result of histogram specification algorithm, we could increase the exactness of visual inspection and prevent system error from physical and spirit condition of human. More specifically, average inspection error rate was 7.5[%] in existing inspection method but we could see 0.6[%] error rate after applying the algorithm which is presented in this paper.
Lots of 2D vision algorithms have been applied for inspection. However, these 2D vision algorithms have limitation in inspection applications which require 3D information data such as the height of semiconductor chips. Stereo vision is a well known method to measure the distance from the camera to the object to be measured. But it is difficult to apply for inspection directly because of its measurement error. In this paper, we propose two adjustment methods to reduce the error of the measured height data for stereo vision. The weight value based model is used to minimize the mean squared error. The average value based model is used with simple concept to reduce the measured error. The effect of these algorithms has been proved through the experiments which measure the height of semiconductor chips.
The components with J-lead. which are more integrated and smaller than ones with Gull-wing. are rapidly being used in electronic board such as the PCB, for they have the advantage of occupying a small space compared to the other components. However, the development of inspection system for these new components is not so rapid as component development. Component-inspection with J-lead using vision system is difficult because they are hidden from camera optical axis. X-ray inspection, which has the advantage of inspecting the inside of solder state, is used to J-lead inspection. However. it is high cost and dangerous by leaking out X-ray compared to vision system. Therefore, in this paper, we design vision system suited to J-lead inspection and then propose algorithm which have flexibility in mount and rand error.
This study proposes a non-contact inspective technology based robot vision system for Faulty Inspection of welding States and Parts Shape. The maine focus is real time implementation of the machining parts' automatic inspection by the robotic moving. For this purpose, the automatic test instrument inspects the precision components designator the vision system. pattern Recognition Technologies and Precision Components for vision inspection technology and precision machining of precision parts including the status and appearance distinguish between good and bad. To perform a realization of a real-time automation integration system for the precision parts of manufacturing process, it is designed a robot vision system for the integrated system controller and verified the reliability through experiments. The main contents of this paper, the robot vision technology for noncontact inspection of precision components and machinery parts is useful technology for FA.
타원형 기어는 오발 유량계에 사용되는 특수기어로써 타원형 모양에 의해 생긴 공간으로 물을 흘려보내 계측한다. 본 연구의 목적은 타원형 기어의 가공정도를 판단하고 불량을 가려내는 시스템을 머신비전을 이용하여 개발하는 것이다. 각종 산업분야에서 자동화가 확산되면서 머신미전의 수요는 늘고 있으며 업계전반의 생산공정 중 검사 공정에서 빼놓을 수 없는 인자가 되었다. 하지만 머신비전을 이용한 기어측정은 기어의 형상이 복잡하다는 이유로 잘 사용되지 않고 있다. 본 연구에서는 머신비전을 이용한 검사 프로그램으로 타원형 기어의 측정이 가능함을 보였으며 본 연구에서 설계한 타원형 기어의 가공정도를 판단할 수 있었다.
Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
각종 전자 제품 및 부품의 외관 검사는 사람의 시각에 의해 이루어졌다. 그러나 사람의 시각에 의한 외관 검사 결과는 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따라 변하기 때문에, 일정한 검사 결과를 얻을 수 없다. 따라서 사람에 의한 검사 대신 머신 비전 검사 시스템이 많은 외관 검사 분야에 사용되고 있다. 그러나 머신 비전 시스템의 외관 검사 결과는 작업장의 조명에 의해 변하게 된다. 이에 본 논문에서 우리는 비전 검사 정확도의 개선을 위해 멱함수 변환과 히스토그램 지정 기법을 사용했다. 그리고 멱함수 변환과 히스토그램 지정 알고리즘을 통해서 비전 검사의 정확도를 향상시키고, 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따른 검사 오류를 막을 수 있었다. 또한 이 시스템은 일반적인 검사 환경을 위해서 PC, CCD 카메라와 비주얼 C++ 만을 사용해서 개발됐다.
본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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