Design of Fuzzy Logic based Classifying System for the Degree of Goodness of Steel Balls

강구의 결함 판별을 위한 퍼지 논리 기반의 알고리즘 개발

The steel balls are core elements between inner part and outer part in a bearing system. The degree of goodness of the steel balls has been visually processed by human beings. In this paper we propose a new method that uses image processing algorithm and fuzzy logic theory. We use fuzzy inference engine and fuzzy Choquet integral algorithm in the proposed system. We first distinguish the defects of the steel balls by an image processing algorithm. And then the degree of the defects is classified by a fuzzy logic system. We perform some simulations to show the effectiveness and feasibility of the proposed system.

본 논문에서는 지금까지 검사자에 의해 목시 검사로 이루어지고 있는 강구의 결함 여부를 자동으로 평가할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 먼저 결함 종류 판별을 위하여 특징값 6가지를 결정하고 퍼지 추론과 Choquet 퍼지 적분을 사용한다. 결함정도에 따라 분류된 결함을 Choquet 퍼지 적분을 수행하게 되면 결과 값에서 서로 상쇄가 발생하여 원하지 않는 결과를 제시할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 같은 특징을 갖는 계열들로 결함의 종류를 재분류하여 퍼지적분을 수행함으로서 상태 평가치의 상쇄를 최소화한다. 그리고 최종 상태 평가치와 계열의 평가치를 사용하여 결함 종류를 분류하는 하는 방법을 제시하며, 실제 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 타당성을 평가한다.