SMT형 인쇄회로기판 조립라인에서 SMD의 조립상태를 검사하는 검사기를 위한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 경로계획 알고리즘은 FOV 생성 최적화와 생성된 FOV의 순서 최적화에 의하여, 검사기의 선체 검사 시간의 단축을 목표로 한다. 본 논문에서는 검사기 경로계획 문제를 수학적으로 모델링하고, 전체 검사 단계를 FOV 생성 단계와 순서결정 단계의 계층적 구조로 구성한다. 각 단계의 알고리즘은 FOV 생성 알고리즘과 TSP 알고리즘을 적용하여 구현한다. 제시된 알고리즘을 실제 검사장비에 적용하여 시뮬레이션하고, 그 유용성을 검증한다.
점진적 검사점은 페이지 쓰기 보호를 사용하여 검사점에서 변경된 페이지만을 저장한다. 점진적 검사점을 사용하면 검사점 오버헤드가 줄어드는 반면에 프로세스의 메모리 페이지들이 여러 검사점에 걸쳐있기 때문에 오래된 검사점들을 병합하거나 지울 수 없다. 본 논문에서는 점진적 검사점에서 복구와 쓰레기 수집을 위한 효율적인 병합 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘으로 점진적 검사점들을 병합하여 복구를 위한 완전 검사점을 만들고 불필요한 검사점들을 지울 수 있다.
본 논문은 표면실장기판을 위한 자동 광학 검사 시스템에서 사용되는 알고리즘을 종류 별로 비교 분석한다. 비교된 부품 검사 알고리즘은 공간영역에서의 템플릿 매칭 방법을 사용한다. 각 방법에는 장단점이 있으며 주된 비교항목은 검사 속도와 검사 정확도에 대한 비교 분석을 한다. 비교 및 분석을 통해 부품검사 알고리즘의 속도 및 정확도 향상의 방향을 제시한다. 실험 결과를 제시하여 비교된 알고리즘의 성능을 검증한다.
본 논문은 평면 디스플레이 패널 외관 검사의 무인 자동화를 위한 전처리 단계의 알고리즘으로 패널 외관 검사 영역의 정합성 향상 및 자동 설정하는 알고리즘 기술에 관한 것이다. 평면디스플레이 패널의 제조 공정 중, 점등 검사 공정 단계에서는 Line 불량, Point 불량, 얼룩 불량, 외관 불량, Pol 불량 등 다양한 불량들을 검출한다. 이중 외관 불량 검사를 자동화하기 위한 전처리 단계로써 획득한 영상 내에서의 검사 영역을 설정함에 있어서 영상에서의 패널 위치의 변화, 패널의 Rotation/tilt, 패널 에지에 불량이 결부될 경우에도 실제 절단면을 정확하게 추출하여 불량 측정 오차를 최소화하는 알고리즘 을 제안한다.
검사점(checkpoint) 오버헤드를 최소화하는 검사점 주기(interval)를 결정하는 것은 결함 허용 시스템(fault tolerant system)에서 검사점 알고리즘과 관련된 많은 연구들의 중요한 목표 중의 하나이다. 검사점을 드물게 하게 되면 실패 후에 재수행 하는데 너무 많은 시간이 필요하게 된다. 반면에, 너무 자주하게 되면 검사점 오버헤드가 커지고 프로그램의 총 실행시간에 영향을 주게 된다. 이 논문에서는 적응성 있는(adaptive) 시계열 (time series) 분석을 사용하여 검사점 간격을 동적으로 조절할 수 있는 메모리 프로파일 검사점 간격 알고리즘을 제안한다. 트레이스에 기반한 시뮬레이션 실험 결과에서. 제안한 동적인 검사점 주기 알고리즘이 고정적인 검사점 주기 알고리즘보다 전체 검사점 오버헤드가 더 작고, 최적의 검사점 간격에 훨씬 근접했음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 표면실장기판을 위한 자동 광학 검사 시스템에서 사용되는 데이터 산출방법에 대한 알고리즘을 제안 한다. 제안된 새로운 부품검사 알고리즘은 검사영역을 분할해 템플릿에서의 매칭률이 가장 높은 부분만을 세밀하게 재검사하는 방법을 사용하여 기존의 방법들보다 시간이 단축 될 뿐만 아니라 많은 양의 메모리를 필요로 하는 템플릿의 패턴들의 메모리 용량상의 문제점을 해결할 수 있다. 실험 결과를 제시하여 제안된 검사 알고리즘을 검증한다.
신관은 다양한 부품과 복잡성으로 인해 육안 검사 시 휴먼에러가 발생할 수 있으며 부품 누락, 장전된 신관 등이 제품에 혼입될 경우 탄약이 폭발할 가능성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 신관 검사 시 휴먼에러를 방지하기 위한 탄약 자동화검사 알고리즘을 제안한다. 탄약 자동화검사 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 구성된다. 첫 번째로 검사 이미지 입력 및 전처리 단계로써 검사 대상 이미지를 입력하고, 이미지 회전 알고리즘을 적용하여 이미지를 회전한 후 이진화 알고리즘을 사용하여 이미지를 컴퓨터 계산에 적합하도록 이진화한다. 두 번째로 장전 및 비장전 여부를 검사하는 단계로써 Masked Template Matching 알고리즘 등을 활용하여 탄약의 장전여부를 판단한다. 세 번째로 부품검사 단계로써 이미지 탐색 알고리즘 등을 활용하여 부품 위치나 부품 누락 여부에 대해서 판단한다. 본 탄약 자동화검사 알고리즘을 신관 검사에 적용한 결과 부품 누락, 장전 여부 등을 오류 없이 효율적으로 검출함으로써 40mm 고속유탄 신관의 신뢰성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 라인스캔 기술을 이용하여 자동차 사출성형 부품의 결함을 검사하는 방법을 제안한다. 검사대상의 결함을 검사하기 위한 검사 알고리즘은 라인 검출 알고리즘, 결함 분석 알고리즘으로 구성된다. 라인 검출 알고리즘은 레이저 선의 중심점에 해당하는 픽셀의 좌표를 결정한다. 검사 알고리즘은 해당 검사대상 모델에 대한 패턴 데이터와 라인 검출 알고리즘으로부터 얻은 데이터를 이용하여 제품의 불량 유무를 결정한다. 검사 정확도, 처리 시간 등의 평가를 통해 제안하는 검사 방법이 유효함을 확인하였다.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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