독립된 자율로봇에서 머신비젼의 구동을 위해 본 논문에서는 DARS(Distributed Autonomous Robotic System)에 적용하기 위한 디지털 이미지 프로세싱을 연구하고, DARS의 개별 로봇에 이를 임베디드화하는 것을 연구한다. 따라서 로봇을 구동하기 위해 필요한 데이터를 CMOS 카메라로부터 수신하여 영상을 스캔한 후, 원영상을 신경망 알고리즘을 통해 클러스터링하여 필요한 데이터를 추출한다. 또 이를 사용자 컴퓨터 단말기 상에 디스플레이하고, 최종적으로 DARS의 자율 이동 로봇이 영상 데이터를 인지하여 특정한 선택 동작을 수행하도록 한다.
본 연구에서는 산업현장의 생산라인에서 자동검사의 편이성과 속도를 높이기 위해서 정지상태가 아닌 컨베이어에서 부품이 이송되는 과정에서 촬영한 영상 이미지에 머신비젼 기법을 적용했을 때 나타나는 측정 성능변화를 실제 실험결과를 바탕으로 분석한다. 자동차 부품인 원통형 로드의 길이를 에지검출 기법으로 계측했을 시 이송속도가 높아지면 배경과 부품 이미지 경계의 불확실성이 높아지므로 인하여 이미지 길이도 작아짐을 알 수 있었다. 돌출형과 비돌출형을 포함하여 6 종류의 시편과 7 단계의 속도변화를 통해서 실험을 수행하였고 실험결과에 대해서 속도에 따른 길이측정 편이오차와 확률오차 분석을 수행하였다. 이를 통해서 속도가 증가함에 따라 편이오차와 확률오차가 증가함을 확인하였고 이중에서 편이오차를 줄이기 위한 선형 보상법을 제시하였다. 선형 보상법으로 보정된 원통형 로드의 길이 측정값은 확률오차가 반복정밀도를 넘지않는 30 cm/s 의 속도 구간안에서는 정지상태와 동일한 정밀도를 나타내었다. 따라서 제안된 머신비젼의 분석과 보정기법은 산업현장에서 머신비젼 기반 자동검사의 응용성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문은 에나멜 전선의 제조공정의 자동화에 있어서 핵심역할을 하는 보빈의 자동인식을 위한 머신 비젼 시스템에 관한 것이다. 이 시스템의 역할은 컨베이어 라인의 팔레트 위에 놓인 보빈들의 영상을 CCD 카메라로 취득, 분석하여 보빈 형태, 색상, 제조공정번호 등의 다양한 정보를 추출하여, 전체 생산공정을 제어하는 주 컴퓨터로 보내는 일을 수행한다. 이 비젼 시스템은 개발된 후 에나멜 전선 생산공장에 설치되어 일정 시험기간을 거쳐 현재 성공적으로 운영되고 있다.
전동차 자동검사 장치의 하나인 판타그라프 습판마모 자동측정 시스템은 첨단 기술인 머신비젼 기법을 이용하여 습판체의 마모상태를 검수자의 육안검사 없이 마모량과 교체시점 등을 판단하는 시스템이다. 본 논문에서는 우천시 빗물로 인한 노이즈(Noise)가 영상에 입력되어 판타그라프 습판의 에지(Edge)를 검출하는데 영향을 미쳐 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 노이즈 제거를 위해 평활화(Smoothing) 처리로서 필터링 기법을 적용한 평균 마스크(Averaging mask), 중간값 필터(Median filter) 기법을 사용하여 문제점 등을 확인하고, 머신비젼 기술에서 사용되는 영상측정에 있어 에지 추출(Edge Detection)이 노이즈의 영향을 받지 않고 안정된 결과를 획득할 수 있도록 유도하고자 한다.
본 연구에서는 색도인식이 가능한 머신 비젼시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크랩의 분리시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15m/min.에서 90% 이상의 분리효율을 나타내어 향후 분리효율의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 색도인식이 가능한 버신 비젼시스템을 설계 제작하고, 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 ejector로 구분되며, CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크램의 선별실험을 수행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90%이상의 선별효율을 나타내어, 향후 선별기능의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
End milling is available for machining the various shape of products and has been widely applied in many manufacturing industries. The quality of products depends on a machine tool performance and machining conditions. Recognition characteristics of the cutting condition is becoming a critical requirement for improving the utilization and flexibility of present-day CNC machine tools. The measurement of tool wear would be performed by coordinate-measuring machine(CMM). However, the usage of CMM requires much time and cost. In order to overcome the difficulties, on-line measurement(OLM) system was applied for a tool wear measurement. This study shows a reliable technique for the reduction of machining error components by developing a system using a CCD camera and machine vision to be able to precisely measure the size of tool wear in flat end milling for CNC machining. The CCD camera and machine vision attached to a CNC machine can determine tool wear quickly and easily.
This paper describes a machine-vision-based prototype system for automatically feeding engine-mount parts to a swaging machine which assembles engine mounts. The system developed consists of a robot, a feeding device with two cylinders and two photo sensors, and a machine vision system. The machine vision system recognizes the type of different parts being fed from the feeding device and estimates the angular difference between the inner-hole center of the part and the point predetermined for assembling. The robot then picks up each part and rotated it through the estimated angle such that the parts are well assembled together as specified. An algorithm has been developed to recognize different part types and estimate the angular difference. The test results obtained for a set of real specimens indicate that the algorithm performs well enough to be applied to prototype system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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