수많은 부품들로 구성되는 정보통신 기기들은 제조 시, 부품의 이상 유무를 정확히 판단하고 불량부품을 배제하는 것이 품질 개선을 위해 매우 중요하다. 최근 그 수요가 급격히 증가하고 있는 LCD의 경우, 제조 공정에서 LCD 패널을 보호하기 위해 외부 프레임을 합착하는 너트의 이상 유무를 판단하기 위해 인력에 의한 목시(目視)검사를 수행하고 있다. 생산이 급격히 확대되고 있는 이와 같은 장비의 부품 검사를 위한 자동화 시스템에 대한 필요성이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 LCD 프레임 제작 시에 삽입되는 너트의 불량 유무를 이미지 프로세싱을 이용하여 자동으로 검사하는 장비의 개발에 대하여 기술하였다. 개발된 시스템은 투입되는 너트의 나사선 개수, 피치 간 간격, 피치의 폭, 너트의 내경 측정을 자동으로 수행한다. 시스템의 고정밀도를 위해 고배율 렌즈와 교정 툴을 사용하고, 측정 결과 값을 일정하게 유지하기 위해 자동 광량 조절 조명을 제작하고, 자동 검사를 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발 시스템을 실제 현장라인에 적용하여 에러율 측정을 통해 인력에 의한 검사보다 우수한 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 트림 T형 용접너트 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 선별기를 비전 검사기를 사용하여 개발하였다. 카메라로부터 입력되는 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용하였다. 기존의 검사기나 육안 검사에서 불가능하였던 수치 검사를 0.1mm의 정밀도로 검사할 수 있도록 하였으며, 이를 통해 제조단가를 25% 절감하고 생산성을 330% 이상 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 영상 처리를 이용하여 차체의 진동에 영향을 미치는 자동차 T-Bar부품에서의 볼트와 너트의 존재 유무를 판별하는 알고리즘이 소개된다. T-Bar의 볼트와 너트 존재 유무를 판별하기 위하여 볼트와 너트의 특징치들이 학습되고 통계적 패턴매칭 방법을 이용하여 학습된 특징치들이 매칭된다. 또한 영상마다 볼트와 너트들의 화소값이 크게 변화하여 매칭율이 낮아지기 때문에 화소값의 최대와 최소 변화률이 이용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해 검사시간을 대폭 축소시켜 실시간이 요구되는 검사 자동화 분야에 아주 효율적이다.
본 논문에서는 트림 T형 용접너트의 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 비전 선별기의 성능 개선에 관한 방법을 제안한다. 자동 비전 선별기는 용접너트의 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용한 것이다. 이 비전 선별기 운영에 있어 주된 문제는 컨베이어 벨트 상의 오일 등에 의한 오염에 따른 획득 영상의 화질 저하에 따른 오동작이다. 이를 해결하기 위해 배경 영상과 너트 영상의 구분을 위한 마스킹 기법을 사용하여, 너트 영상 부분에만 히스토그램 평준화를 이용하여 너트 영상부분의 대비를 높이는 전처리 과정을 도입하였다. 이를 통해 배경 부분에서 장비의 오염에 의해 추출되는 특징들의 영향을 없애고 획득 영상의 화질 저하에도 불구하고 오동작의 비율을 10 % 에서 0.2 % 로 낮출 수 있었다.
본 연구는 스프링클러설비용 CPVC관과 신축배관 접속부분에서의 누수저감을 위하여 신축배관을 연결하기 위한 밸브소켓과 신축배관 너트부분에 삽입되는 수밀 고무패킹 재질에 대한 국내 및 국외 관련 규격의 검토와 관련 시험 등을 통해 대책을 제안하고자 한다. 누수시험을 통해 밸브소켓 재질은 신축배관 너트부분이 금속제인 경우 금속제로 사용하거나 신축배관 너트부분의 재질을 합성수지제로 사용하여야함을 알 수 있었다. 또한 밸브소켓의 적정 품질 확보를 위해서는 나사산 규격과 검사기준으로 KS B 0221(관용평행나사)와 나사산 검사규격을 KS B 5223(관용 평행나사 게이지)에 따르도록 관련 기준을 개정할 필요가 있다. 그리고 신축배관 너트부분에 설치되는 수밀용 고무링 소재에 대해 세부적인 기준이 없어 NBR과 EPDM 소재가 함께 사용되고 있으나 수밀성이 우수한 EPDM 소재가 사용되도록 관련 기준을 개정할 필요가 있다.
컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.
기존 스포트 용접을 수행하는 용접기에서 용접 대상물을 공급할 때 발생하는 흔들림 등으로 대상물이 정확한 위치에 놓이지 않는 경우가 허다하다. 또한 작업자나 관련 장비의 이동 중 여러 가지 상황에 노출된 작업환경 하에서는 너트의 상태를 정확하게 판별할 수 없게 된다. 그러므로 너트에 대한 용접 불량이 발생한 경우, 이를 판단할 수 있는 장치가 없는 상태에서 작업자가 일일이 검사해야 하는 문제가 있기 때문에 영상처리를 통한 다양한 평가분석이 필요하다. 따라서 본 연구논문에서는 기존의 정확성 떨어지는 영상처리 시스템을 개선함으로써 대상물이 바르게 안착되지 않은 상태에서도 정확한 인식과 동시에 분석 시간을 줄일 수 있도록 하는 알고리즘 구현을 목적으로 한다. 이와 같이 너트의 안착여부 상태평가를 위한 영상분석인 만큼, 구현된 알고리즘을 그룹별로 나열하고 제시하였으며 실험을 통해서 그 효용성을 나타내었다. 그 결과, 판정시간에 따른 정상 및 오류 인식률이 실험분류((분류1)/그룹1)에서 실험분류((분류11)/그룹5)까지 40%~94.6%와 60%~5.4%로 나타났으며, 최소, 최대, 평균 판정시간은 1.7초~0.08초, 3.6초~1.2초, 2.5초~0.1초로 나타났다.
본 연구는 트랜스미션에 들어가는 부품인 차동기어에 대한 자동 검사 장비를 개발하고자 하는 것이다. 본 기술개발은 Micro Vision 자동 검사 장비와 마이크로레이저 자동 검사 장비를 사용하여 만들 것이다. 이는 작업자가 부주의하게 가공한 제품을 전수검사 단계에서 불량률 0를 만들고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 장비를 여러 분야 사업에 적용할 것이다. 포장회사, 너트 볼트 가공업체, 정밀 반도체 상단에 인쇄를 위한 업체, SMT 업체 등 다양한 분야에 비전검사 장비를 판매하고자 한다. 본 기술개발을 통해 불량률 0를 실현하면 모기업으로부터 안정적 물량 확보, 나아가 제품 신뢰도를 바탕으로 수출을 할 수 있는 기반마련의 기회도 가능하다. 자동검사시스템을 국내 자동차 부품 가공업체에 적용할 경우 우리나라 자동차의 신뢰도 또한 크게 상승 할 것으로 생각된다.
자동차 부품 업체에서는 납기 준수, 생산 원가 절감, 품질 관리 향상 등의 고객의 필수적인 요구 사항를 만족하기 위하여 자동화를 추진하고 있다. 현재의 수작업을 통한 육안 검사 공정에서는 이러한 필수 요구 사항을 만족하기에는 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 품질 관리 개선을 위하여 도어 힌지 브라켓 부품에 대한 현재의 수작업 육안 검사 공정을 대체할 수 있는 자동 선별 시스템을 제안하고자 한다. 본 제안은 도어 힌지 브라켓 부품의 용접너트 누락 불량 발생을 방지하여 고객사의 검사 요구사항 등을 만족할 수 있도록 설계하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘 프로그램을 자동 선별 시스템에 적용하여 정상 제품과 불량 제품을 구별할 수 있도록 하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘의 검증 시험을 통하여 검출정확도 98%의 성공적인 검사 결과를 나타내었고 이를 생산 현장에 적용하여 불량 제품감소에 따른 생산성 향상에 기여하였다.
볼트와 너트에 대한 초음파비파괴검사는 종파와 사각 횡파 기술을 사용하고 있는데 작은 결함신호는 자사산의 신호와 크기가 비슷해 구분이 되지 않는다. 본 논문에서는 나사산의 다중반사신호로부터 결함신호를 구분할 수 있는 방법을 제시한다. 종파를 사용하였을 경우 균열의 선단신호와 코너에서 반사되는 신호는 진행시간이 거의 같아 중첩되어 나타나지만 균열로 인한 Rayleigh파는 균열의 선단신호와 코너에서 반사되는 신호다음에 결함길이에 따른 미세한 진행시간을 가지고 나타난다. 이와는 다르게 횡파를 사용하였을때의 균열의 선단신호는 코너에서 반사되는 신호보다 앞에 나타난다. 이러한 나사산에 존재하는 결함의 선단신호를 기준으로 순방향 또는 역방향으로 반사되는 신호로부터 작은 결함신호도 구분할 수 있고 그 크기를 정량적으로 계산할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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