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.
본 논문은 머신비전시스템에서 정확한 이미지 획득을 위한 방법을 제안한다. 각종 렌즈에서 요구되는 가장 중요한 기능으로는 실물과 동일한 고품질의 결상을 구현하는 광학적 역할이다. 그러나 머신비전시스템의 입력부에서는 렌즈의 수차로 인하여 왜곡현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실세계 좌표계와 영상 좌표계 간의 변환 관계를 정의해주는 매핑 기능으로, 행렬연산을 통하여 두 좌표간의 거리를 계산하여 정확한 위치를 지정하게 된다. 레이저 정밀 가공작업에서도 Galvanometer를 사용하면 비구면 초점 렌즈에 의하여 발생되고 있는 렌즈 수차를 보정하여야 가공 오차를 개선 할 수 있다. 비구면 렌즈의 수차는 2차원 곡선의 형태를 가지고 있으나, 기존의 렌즈 보정 방법인 선형방법은 매우 많은 점들을 검사하여 보정시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 가공장비에서 렌즈의 수차로 인하여 발생하는 가공오차를 감소시키기 위하여 Bilinear interpolation 기법을 적용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존 선형방법과 비교하여 위치 오차의 평균값과 표준편차가 향상되었음 실험을 통하여 입증하였으며 실제 레이저 응용업무에 적용하고 있다.
본 논문에서는 생산 현장에서 사람이 하고 있는 자동차 부품의 전수(全數) 검사 방법을 대체하기 위한 머신 비전 시스템의 개발 연구이다. 세계 자동차 생산업체간 활발한 합병 및 전략적 제휴로 인한 완성차 업체수의 감소는 부품 업체 간 경쟁을 심화시키고 있다. 외국 업체에 비하여 상대적으로 규모 의 영세성을 보이고 있는 국내 부품 생산 업체는 대규모 생산 설비 투자와 함께 생산 효율성을 증대시켜 국제적인 경쟁력을 갖추도록 하여야 한다. 생산 효율과 품질 향상을 위한 노력의 일환으로 플라스틱 압출 성형에서 생기는 여러 가지 불량품 유형을 PC를 기반한 머신 비전 시스템 (Machine Vision System)을 구축하여 생산된 부품을 실시간 검사하고 불량품을 분류 하는 것이 본 연구의 목적이다. 머신 비전 시스템에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW를 사용하였으며, LabVIEW Vision 이미지 함수를 사용하여 검사 프로그램의 개발하였다. 부품 검사에 걸리는 시간은 50ms 내로 완료되기 때문에 생산 부품의 실시간 검사에 적용 될 수 있으며, 검사 영역과 설정 값을 비전 시스템 운용자가 설정할 수 있도록 프로그램이 만들어 졌다.
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.
콘크리트 표면절삭 작업은 포장면의 노화 또는 파손으로 인한 보수작업과 그루빙(Grooving) 시공을 통한 포장면의 배수능력을 강화하거나 평탄성을 확보를 위하여 자주 적용되는 공법이다. 그러나 그 작업특성이 노동집약적이고 분진, 슬러지, 소음 등으로 인한 유해한 작업환경을 보유하고 있으며 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다. 따라서 장비 조종자가 각종 위험에 노출되지 않도록 하기 위한 원격조종 콘크리트 표면절삭 장비 개발이 필요하다. 원격 조종 환경에서는 조종자가 객관적인 절삭 품질을 확인함과 동시에 장비가 계획 경로에 따라 작업이 올바르게 수행되고 있는지를 확인할 수 있도록 하는 지원시스템이 필요케되는 바, 본 연구에서는 머신비전 시스템(Machine Vision System)과 GPS를 적용하여 네트워크 카메라로 촬영한 절삭면의 이미지를 디지털 영상처리(Image Processing)과정을 거쳐 객관적이며 품질관리 프로세스가 자동화된 시스템을 구축하였다. 또한 장비의 현재 위치와 방향, 속도, 계획된 경로와의 오차정보 그리고 작업의 진척도 등을 종합적으로 산출하여 워크 스테이션에 표시함과 동시에 머신 비전 시스템에 의한 작업 품질 정보와의 통합을 위한 프로그램을 개발하였으며, 현장 적용 테스트를 통해 본 기술을 검증하였다.
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.
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 설계하고 2차 협력 업체인 중소기업을 위해 저비용 검사 시스템에 초점을 맞추고자 한다. 3차원 설계 소프트웨어인 Pro-Engineer와 CATIA가 사용되었다. 개발 제작 될 시스템은 산업현장에 적용하여 절대적 판정의 안정성을 도모하고, 생산성 향상을 위한 사이클 타임을 충족하는 데 기여할 수 있다.
본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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