사출 성형의 초보자도 이용할 수 있으며 사출 성형기의 이력 관리를 할 수 있는, 플라스틱 사출 성형의 진단과 불량대책을 위한 지식 기반 전문가 시스템을 ATR-IM 이라는 범용 전문가시스템 쉘을 이용하여 구현하였다. 지식베이스(knowledge base)는 수지 회사와 관련 서적, 전문가의 경험을 토대로 구축하였으며, 구현된 시스템은 크게 사출 공정 조건 설정 시스템, 사출기 ID에 따른 이력 관리 시스템, 사출성형 불량진단 시스템의 세부분으로 나누어 구성하였다. 본 연구를 통해 제안된 방법에 따라 업체별 사출기 성능에서 오는 공정 조건값의 차이를 사출공정 조건값의 저장에 의해 고려할 수 있으며, 불량 해결에 대한 전문가시스템이 추론 순서 결정을 경험적 확률에 따라 이루어지도록 함으로써 현장에서의 작업 환경을 고려한 전문가시스템이 되도록 하였다.
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.
칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량 항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
Nonwet (Head in Pillow) 불량은 SMT(surface mount technology) 공정 불량 유형 중 하나로 이 불량은 solder paste misalign, reflow 조건, package warpage, package ball size 등과 같은 인자에 따라 불량이 발생을 한다. 이에 본 논문은 Nonwet 발생 인자 중 ① reflow 조건 ② package ball & solder paste misalign ③ package ball 크기 type에 대한 인자를 선정하여 nonwet 실험을 진행하였다. 먼저 reflow 조건의 경우 soldering 시간이 길 경우 nonwet risk가 증가를 하나, reflow 공정에 N2를 적용할 시 solder ball 산화 억제에 따른 nonwet 개선을 확인 할 수 있었다. 또한 package ball과 solder paste misalign 발생 시 ball과 paste의 접촉 깊이가 20 ㎛ 이하의 경우 nonwet에 취약 했으며, package ball 체면적이 작을수록 nonwet 관점 개선됨을 확인 할 수 있었다.
플라스틱 소재 자동차 부품의 도장 공정에서 불량은 다양한 원인과 현상으로 기인하는데, 온도, 습도, 미세먼지 등 기상환경 조건의 변화에 따라 불량률이 변화하는 연관성을 분석하였다. 실제 도장업체에서 1년 동안 수집한 종류별, 원인별 불량률과 기상환경의 상관성을 머신러닝 기법에 의해 학습하고 시험하여 특정의 기상환경에서 불량률을 예측하였다. 그 결과 실먼지로 인한 불량은 98%, 흐름에 대한 불량은 90%의 불량을 예측하여 모델의 성능을 입증하였다.
공초점 주사 현미경(Confocal Scanning Microscope, CSM)은 Bio-cell 및 특정 형태를 가지는 object의 고분해능 3차원 영상복원이 가능하여 3차원 측정장비로 주로 사용된다. 특히 LCD 패널 및 반도체 웨이퍼의 불량 검사 장비로의 활용이 가능하여 3차원 영상으로부터 불량 여부와 원인을 알아낼 수 있다. 하지만 생산 공정에서 불량 검사를 하기 위해서는 고속, 고품질의 성능이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 공초점 주사 현미경을 이용하여 고분해능으로 고속, 고품질의 3차원 영상복원을 할 때 어떠한 조건이 요구되는지 알아보고 시뮬레이션 하도록 하겠다.
CMOS image sensor는 집적회로 구현이 가능하여 사이즈를 줄일 수 있고 저전력으로 구현이 가능하며 효율적인 영상처리를 할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 그러나 불량화소의 발생은 곧 화질의 저하로 연결되기 때문에 불량화소를 검출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CMOS image sensor에 사용되는 효율적인 불량화소 검출 알고리듬과 그 하드웨어를 제안하였다. 불량화소를 검출하기 위하여 본 논문에서 제안한 방법은 Scan, Trace, Detection의 단계를 거친다. 시뮬레이션 결과 특정 조건에서는 99.99%의 불량화소 걸출 성공률을 나타냈다. 제안된 알고리듬은 Verilog HDL로 구현되었으며, 0.25 CMOS standard cell library에서 3.2k개의 게이트 수를 갖는다.
본 논문에서는 다양한 곡률반경의 연속에 의하여 살 두께 차가 큰 사출성형품에 불균일한 수축으로 인한 변형이 생성되어 이를 방지하기 위한 적정 CAE 냉각설계를 수행하였다. SAN 및 PMMA 재질의 Jar용기에 대한 균일냉각구조와 최적성형조건을 금형설계에 적용하고자 사출성형의 중요인자인 사출압력, 수지온도, 금형온도, 냉각조건 등을 moldflow 프로그램을 활용하여 연구를 수행하였다. 연구결과로서, 적정 변수인 사출압력 상승, 수지온도 낮춤, 급속냉각으로 후로우 등의 불량현상을 분석하였고 변형 및 불량을 극소화시킬 수 있는 냉각구조와 사이클 시간을 단축시킬 수 있는 사출성형조건을 제시하였고 적정 냉각모듈로부터 냉각시간을 단축하였다.
피로파괴의 발생원인을 살펴보면 다음과 같이 4가지로 구별된다. (1) 설계불량 (2) 가공불량 (3) 소재불량 (4) 부적절한 사용 그러나 현재 기계설계시 일반적으로 형상계수 및 충격계수를 포함한 안전율을 여유있게 고려하기 때문에 피로강도가 간접적으로 설계시 반영되어 피로파괴는 주로 가공이나 원소재 불량 및 사용상의 부주의에 의한 경우가 대부분이다. 즉 기계가공 도중에 노치가 유입되어 응력집중을 발생시키거나, 규정된 표면처리 혹은 열처리가 이루어지지 못해서 재료의 피로강도가 저하한 경우가 많으며, 소재 역시 비금속 개재물이 다량 함유되어 있거나 열처리 특성이 조악한 소재가 사용되어 요구되는 강도를 확보하지 못한 경우도 많다. 그 반면 사용자 측에서도 설계강도를 무시한 과부하를 인가하거나, 부식환경 혹은 고온에서 사용하여 피로파괴를 촉진시키는 경우도 있으므로 사용자도 설계조건을 인식하여 그 한계를 넘지 않도록 해야 한다. 피로파괴는 단순한 원인에 의한 경우가 적고 복잡한 여러 형상이 중첩되는 경우가 많기 때문에 해석하기 어려운 경우가 많다. 결국 피로 파괴의 방지는 피로강도를 저하시킬 수 있는 요인들을 종합하여 설계단계에서부터 최종 사용단계까지 지속적인 관리에 의해서만 달성 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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