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.
자동차 부품의 결함은 시스템 전체의 성능 저하 및 인적 물적 손실이 발생할 수 있으므로 생산라인에서의 불량 검출은 매우 중요하다. 따라서 정확하고 균일한 결과의 불량 검출을 위해 딥러닝 기반의 고장 진단 시스템이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 제조현장에서는 정상 샘플보다 비정상 샘플의 발생 빈도가 현저히 낮다. 이는 학습 데이터의 클래스 불균형 문제로 이어지게 되고, 이러한 불균형 문제는 고장을 판별하는 분류 모델의 성능에 영향을 끼치게 된다. 이에 본 연구에서는 모터의 동작음으로부터 불량 모터를 판별하는 불량 검출 시스템 설계를 위한 데이터 불균형 해결 방법을 제안한다. 자동차 사이드 미러 모터의 동작음을 학습 및 테스트를 위한 데이터 셋으로 사용하였으며 손실함수 계산 시 학습 데이터 셋의 클래스별 샘플 수 가 반영되는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss 와 Inception, ResNet, DenseNet 신경망 모델의 비교 분석을 통해 불균형 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 보여주었다.
수작업에 의한 기존의 프로젝션(projection) 용접시스템은 작업자의 부주의로 인한 불량이 자주 발생한다. 본 논문에서는 비전카메라를 사용하여 부품과 제품의 인식, 용접 및 수량 관리를 자동으로 수행하는 프로젝션 용접시스템을 제안한다. 제안 시스템은 비전카메라를 사용하여 용접에 사용되는 부품의 유무와 놓인 상태를 검사한다. 그리고 부품의 용접 후에는 제품 수량 카운터와 드레싱 등의 항목을 자동 갱신한다. 기존 시스템과의 비교 실험을 통해 불량률을 감소시키고 생산성을 높일 수 있음을 보인다.
최근 발생한 원전부품 시험성적서 위변조 사건은 국민들에게 많은 충격을 가져왔다. 또한 케이블 제조회사들은 부당한 이득을 취득할 목적으로 시험 데이터를 위조했으며 군수분야에서도 시험성적서를 위조하여 불량부품을 납품한 사례도 발견되었다. 성적이 위조된 부품은 무기체계 운용에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 국가안보에 직결된다는 점에서 매우 중요한 사안이다. 본 연구에서는 군수업체의 시험데이터 위조 가능성을 검출할 수 있는 통계적 이론 기반의 방법론을 확립하고 이를 엑셀 툴을 활용하여 유효성 검증 툴을 개발하였다. 또한 군수업체 시험시스템의 전반적인 개선을 목적으로 기존의 시험시스템 요구사항들을 반영한 체크리스트 기반의 검증 도구 역시 개발하였다. 본 유효성 검증 툴을 활용하여 위조된 시험 성적서의 검출 및 검증을 통해 불량부품 사용을 사전에 차단함으로써 군수품 품질보증에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
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.
자동차 부품생산 시 발생할 수 있는 다양한 결함을 생산 공정 중에 결함을 발견하는 것은 사후 비용절감 부분에서 매우 중요하다. 특히 플라스틱과 같은 사출성형(injection molding) 경우 흠집(scratch) 및 미성형이 빈번하게 발생되어 납기지연에 주 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 LabView 기반의 비젼시스템(vision system)을 활용하여 플라스틱 제품에 발생할 수 있는 다양한 결함을 검출할 수 있는 검출시스템을 개발하고자 한다. 또한 발생된 결함을 DB 화하여 결함 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하고, 불량률을 줄여 생산 공정을 개선하고자 한다.
LCD 모니터의 백라이트로 CCFL 형광체를 많이 사용하고 있으나 그 불량여부는 육안에 의존하고 있다. 육안 검사를 함으로써 부품에 대한 일관성 있는 검사가 결여되고, 노동집약적인 검사로 인해 산업적 재해가 발생할 수 있다. 따라서, CCFL 불량유무를 자동으로 판별하기 위해서 물리적 촬영 환경과 영상처리 알고리즘은 중요하다. 본 논문에서는 CCFL 형광체를 자동으로 검사하기 위한 촬영환경 중 다섯 가지 조건과 세 가지조건 중 두 조건모두에서 사용되는 측면 촬영환경에서 획득한 영상을 이용하여 불량을 판별하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 불량을 포함한 CCFL 형광체와 정상시료를 사용하여 영상 획득 및 실험을 수행하였고, 그 결과 제안한 촬영환경과 알고리즘은 과검율 4.65 %와 유출률 5.37 %의 성능을 보인다.
본 논문에서는 산업현장에서 이용되고 있는 비전 시스템 기반의 부품검사 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 3대의 CCD 카메라로 구성되었고 각각 부품의 사선부, 상단부 및 측면부의 영상을 취득한다. 취득된 부품 영상의 프로파일을 분석하여 영상의 이진화를 위한 임계값을 효과적으로 구하였다. 구현된 시스템을 실제 산업현장에 설치하여 일련의 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안하는 프로파일 분석 기반의 형상검사를 이용하여 부품의 불량 검출 및 부품 분류의 성능이 우수함을 보였다.
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 논문에서는 기존 공정 Line중 TG Feed Back방식을 이용한 Control System은 매우 고가(高價)인 외산 TG임에도 불구하고 구동 Motor의 발열로 인하여 전압 검출부 Cabon Brush의 잦은 마모로 인한 오동작으로 작업의 문제점이 표출되어 생산성이 저하되고 품질 불만 및 불량품 발생으로 생산성에 큰 손실을 입고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 새로운 Inverter Control System을 개발하였다. 여기에 따른 파급 효과는 제품의 생산성 향상과 소모성 부품의 수입 대처 및 부분적 제어시스템의 국산화 효과를 확보 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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