• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 2부
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• pp.788-791
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• 2010

본 논문에서는 자동차 핵심부품 중 하나인 알터네이터 수풀의 육안검사를 대체하기 위한 머신비전시스템을 설계하는 데 목적이 있다. 플라스틱 사출물인 알터네이터 스풀의 경우 일반적으로 미성형, 찍힘, 뜯김, 크랙 등의 불량 유형이 발생한다. 스풀을 고속으로 전수검사하기 위하여 설계의 실패 사례를 예로 들었고, 이를 통해 최적의 고속 자동화 머신비전 시스템을 설계하고자 한다. 3차원 설계 소프트웨어인 Pro-Engineer와 CATIA가 사용되었다. 개발 제작 될 시스템은 산업현장에 적용하여 절대적 판정의 안정성을 도모하고, 생산성 향상 및 부품의 표준화를 확립하는 데 기여할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.135-136
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• 2015

일반적으로 머신비전을 이용한 위치 추정 정밀도는 카메라의 화소 수에 비례한다. 머신비전 카메라의 경우 화소가 많을수록 카메라 가격이 크게 증가하므로 화소 수만을 늘려서 정밀도를 높이는 하드웨어적 방법은 활용이 제한적이다. 이런 문제를 해결하기 위해서 적은 화소 수로 높은 위치 추정 정밀도를 얻을 수 있는 다양한 소프트웨어 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 위치 추정 정밀도를 높이기 위한 서브 픽셀 위치 추정 알고리즘을 구현하고 이를 반도체 칩 검사용 고정밀 스테이지에 적용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1559-1564
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• 2011

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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.32-34
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• 2007

본 논문에서는 자동차 핵심부품 중 하나인 알터네이터 수풀의 육안검사를 대체하기 위한 머신비전시스템을 개발하는 목적이 있다. 플라스틱 사출물의 경우 일반적으로 미성형, 찍힘, 뜯김, 크랙 등의 불량 유형이 발생하는 데, 이를 전수검사하기 위한 머신비전 시스템의 설계와 검사 알고리즘을 개발하고자 한다. 개발된 시스템은 산업현장에 적용하여 절대적판정의 안정성을 도모하고, 생산성 향상 및 부품의 표준화를 확립하는 데 기여할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.37-38
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.69-70
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• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1558-1563
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• 2010

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.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.91-97
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• 2012

제조현장에서 품질검사를 위하여 사용되는 자동 시각 검사 장비는 국내뿐 아니라 일본, 대만 등 LCD 관련 제조사를 포함하여 세계적 제조업 기반 기업들의 공장 자동화 시스템에 주요 장비로 자리 잡고 있다. 자동 시각 검사 장비는 일반적으로 머신비전 시스템이라 부르며, 세계시장에서 머신비전 시스템 컴포넌트 분야에서만 2010년 기준으로 112억 달러에 이르고 2015년에 180억을 돌파할 것으로 예상하고 있으며, 이는 연간 9%의 성장률을 예측하고 있어, 잠재적 시장 가능성이 큰 분야임을 알 수 있다. 그러나 직업전문학교, 대학 등에서는 머신비전 시스템에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 산업현장에서 널리 사용되는 머신비전과 관련하여 교육의 필요성 및 수요분석 등을 통하여 교육 수요자들이 효과적으로 기술을 습득할 수 있도록 교육훈련 프로그램을 제안하였다. 제안된 방법은 기술 수요자의 수준에 따라서 총 훈련시간이 30시간에서 60시간으로 탄력적으로 운용될 수 있으며, 전공 분야에 따라서 선택적으로 훈련을 받을 수 있도록 구성되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.489-501
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• 1997

국내에서 생산되는 자동차부품이 국제적으로 경쟁력을 갖춘 제품이 되기 위해서는 불량률이 적어도 100 ppm 이하가 되어야 한다. 본 연구의 목적은 검사와 계측이 동시에 필요한 자동차 부품 제조 공정에 불량률 최소화 달성을 위한 산업체의 필요에 맞도록 머신비전을 이용하여 검사/계측 자동화시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 생산부품을 전수검사하고 불량품을 100% 발견하는 것은 물론 데이터를 통계적으로 분석하여 이상원인이나 공정의 변화가 있을 때 이를 빨리 발견하여 많은 불합격품이 만들어지기 전에 공정을 조사하고 수정할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 하였다. 이는 정확한 최신 데이터로 신속한 경향관리가 가능하도록 하는 것이며, 품질의 예방관리를 실현하는 것이다. 털 논문에서는 구체적 응용사례로서 자동차 Door inner panel의 프레스 공정에 대한 검사/계측시스템을 예시하였다.