Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.317-325
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2022
In this study, we propose a technological system designed to provide machine vision-based automatic inspection and autonomous operation services for an entire process related to product inspection in wire harness manufacturing. The smart factory paradigm is a valuable and necessary goal, small companies may encounter steep barriers to entry. Therefore, the best approach is to develop towards this approach gradually in stages starting with the relatively simple improvement to manufacturing processes, such as replacing manual quality assurance stages with machine vision-based inspection. In this study, we consider design issues of a system based on the proposed technology and describe an experimental implementation. In addition, we evaluated the implementation of the proposed technology. The test results show that the adoption of the proposed machine vision-based automatic inspection and operation service system for multi-wire harness production may be considered justified, and the effectiveness of the proposed technology was verified.
Laser vision inspection systems are becoming popular for automated inspection of manufactured components. The performance of such systems can be enhanced by improving accuracy of the hardware and robustness of the software used in the system. This paper presents a new approach for enhancing the capability of a laser vision system by applying hardware compensation and using efficient analysis software. A 3D geometrical model is developed to study and compensate for possible distortions in installation of gantry robot on which the vision system is mounted. Appropriate compensation is applied to the inspection data obtained from the laser vision system based on the parameters in 3D model. The present laser vision system is used for dimensional inspection of car chassis sub frame and lower arm assembly module. An algorithm based on simplex search techniques is used for analyzing the compensated inspection data. The details of 3D model, parameters used for compensation and the measurement data obtained from the system are presented in this paper. The details of search algorithm used for analyzing the measurement data and the results obtained are also presented in the paper. It is observed from the results that, by applying compensation and using appropriate algorithms for analyzing, the error in evaluation of the inspection data can be significantly minimized, thus reducing the risk of rejecting good parts.
This paper presents vision based inspection system for defects of industrial wire harness. Five type of nonconformities facter such as barrel deform, projected wire, overcoating, rack of wire length, over-strip is considered. Developed inspectio algorithmn has been tested on real specimens from a wire harness factory. Experimental results show that the inspection algorithm an has a good performance.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권1호
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pp.30-34
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2006
Recently, there has been an increasing demand for computer-vision-based inspection and/or measurement system as a part of factory automation equipment. In general, it is almost impossible to check the fault of all parts, coming from part-feeding system, with only manual inspection because of time limitation. Therefore, most of manual inspection is applied to specific samples, not all coming parts, and manual inspection neither guarantee consistent measuring accuracy nor decrease working time. Thus, in order to improve the measuring speed and accuracy of the inspection, a computer-aided measuring and analysis method is highly needed. In this paper, a computer-vision-based pipe inspection system is proposed, where the front and side-view profiles of three different kinds of pipes, coming from a forming line, are acquired by computer vision. And the edge detection is processed by using Laplace operator. To reduce the vision processing time, modified Hough transform is used with clustering method for straight line detection. And the center points and diameters of inner and outer circle are found to determine eccentricity of the parts. Also, an inspection system has been built so that the data and images of faulted parts are stored as files and transferred to the server.
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.
Quality inspection of textile products is an important problem for fabric manufacturers. This paper presents an automatic vision-based system for quality control of web textile fabrics. Typical web material is 1-3m wide and is driven with speeds ranging from 20m/min to 200m/min. At the present, the quality assessment procedures are performed manually by expert. But worker can not detect more than 60% of the present defect and inspect the fabric if moving faster than 30m/min. To increase the overall quality and homogeneity of textile, an automated visual inspection system is needed fur the productivity. However, the existing inspection system are too expensive to purchase for small companies. In this paper, the proposed PC based real-time inspection algorithm gives low cost textile inspection system, high detection rate with good accuracy and low rate of false alarms. The method shows good results in the detection of several types of fabric defects.
This paper addresses the problem of vision-based ear loops ansd attachment inspection in mask production lines. This paper focuses on connections with ear loops and mask filter by an efficient combined approach. The proposed method used a template matching, shape detection and summation of histogram with preprocessing. We had a parameter for detecting defects heuristically. If the shape vertices are lower than the parameters our proposed method will find defective mask automatically. After finding normal masks in mask ear loops attachment status inspection algorithm our proposed method conducts attachment amount inspection. Our experimental results showed that the precision is 1 and the recall is 0.99 in the mask attachment status inspection and attachment amount inspection.
본 논문에서는 생산 현장에서 작업자가 육안으로 하고 있는 자동차 부품의 전수(全數) 검사 방법을 대체하기 위한 머신 비전 시스템의 개발을 위한 검사알고리즘에 관한 연구이다. 생산 효율과 품질 향상을 위한 노력의 일환으로 플라스틱 압출 성형에서 생기는 여러 가지 불량품 유형을 PC를 기반한 머신 비전 시스템(Machine Vision System)을 구축하기에 앞서 생산된 부품을 실시간 검사하고 제품의 불량 유무를 판별하는 알고리즘을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 검사방법에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW를 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 수 있도록 프로그램이 만들어져 검증되었다.
In a the present day, many vision inspection techniques are used in productive industrial areas. In particular, in the semiconductor industry the vision inspection system for wafers is a very important system. Also, inspection techniques for semiconductor wafer production are required to ensure high precision and fast inspection. In order to achieve these objectives, parallel processing of the inspection algorithm is essentially needed. In this paper, we propose the GPU (Graphical Processing Unit)-based parallel processing algorithm for the fast inspection of semiconductor wafers. The proposed algorithm is implemented on GPU boards made by NVIDIA Company. The defect detection performance of the proposed algorithm implemented on the GPU is the same as if by a single CPU, but the execution time of the proposed method is about 210 times faster than the one with a single CPU.
This paper presents a vision based autonomous inspection system for welding quality control of a RV sinking seat. In order to overcome the precision error that arises from a visible inspection by an operator in the manufacturing process of a RV sinking seat, the machine vision based welding quality control system is proposed. It consists of the CMOS camera and the NI vision system. The geometry of the welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured image with a median filter applied on it. The image processing software for the system was developed using the NI LabVIEW software. The proposed welding quality inspection system for RV sinking seat was verified using experimentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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