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.
당협회에서는 금년도에도 교통부, 치안본부, 한국도로공사의 후원으로 4차에 걸쳐 고속도로의 휴게소에서 무료 타이어 점검 및 서비스를 실시하였다. 금년도의 점검결과도 예년과 마찬가지로 타이어 정비불량률이 무려 45%에 달하고 있으며, 차종별로는 승용차가 53%로 가장 불량한 것으로 나타났으나, 이는 주로 공기압부적 차량이고, 실제로 타이어 정비상태가 가장 불량한 것은 트럭으로서 52%였다. 정비불량항목으로는 과마모가 제일 많아 전체 타이어 정비불량건수중 43%를 차지하였으며 트럭에 가장 많았다. 특히 관광버스에는 재생 타이어 취부률이 35%나 되었고 또한 트럭에는 눈올 때에만 사용토록 되어 있는 스노 타이어를 봄, 여름, 가을까지 계속 사용하고 있는 차량이 13%나 되어 발열에 의한 트레드 세페레이션 (Tread SEparation) 사고의 위험성이 많았다.
현재 사회적인 이슈가 되고 있는 불량 식품에 대한 경각심을 아이들에게 심어주어 좋은 식습관을 유지하도록 교육하는 앱을 개발하고자 한다. 개발하고자 하는 앱은 몸에 안좋은 불량식품을 좋아하는 아이들에게 경각심을 일깨워 주며, 불량 식품에 첨가된 발암불질, 표백제 등이 성장기 아이들에게 치명적임을 인식시키는 정보제공을 하며, 게임 형식을 통해 스스로 좋은 것과 나쁜 것에 대해 확인하여 창의적 자아활동을 유도 한다. 음식에 대한 올바른 이해와 함께 성장기 어린이들의 인지 및 언어 능력을 학습하고자 개발하였다.
차량용 반도체 수요의 증가로 자율 주행 및 전장제품에 시스템 반도체 수요가 증가하고 있다. 차량용 반도체는 기존 AP 같은 칩보다 더 높은 내구성과 신뢰성이 요구되기 때문에 불량 분석이 중요하다. 이러한 환경에서 반도체의 안정적인 생산과 품질 보장을 위해서는 불량 검출과 불량 원인 분석이 중요하다. 본 논문은 기본적인 비파괴 불량 분석 방법에 대하여 조사하고 장단점을 탐구한다. 이를 통해 반도체의 안정적인 양산을 위한 기반 지식을 제공한다.
CMOS부품에는 양품과 불량품이 혼재되어 있는 경우가 많다. 이 경우, 부품의 신뢰성을 향상 시키기 위해서는 불량품을 제거하여야 한다. 이와 관련하여 불량품과 양품의 모수를 구하기 위해 많은 연구가 있었다. 본 논문에서는 Jasen & Petersen 기법을 Bayesian 기법의 실제 상황에 대한 적용에 대하여 연구하였다.
영상에서 일정 영역의 화소들이 불규칙적인 형태를 이루는 것을 불량이라 하는데 이를 수학적으로 정확히 정의하기 어렵다는 점이 불량 검출을 쉽지 않게 한다. 하지만 주어진 영상이 다수의 반복되는 패턴을 가지고 있다면 불량이 아닌 영역은 그 외의 다른 영역들로 설명되어 될 수 있다는 점을 이용하여 영상내의 불량 영역을 찾아낼 수 있다. 따라서 본 논문은 이러한 특성을 이용하여 다양한 패턴이 반복되는 영상에 존재하는 불량을 검출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 크게 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 interest point 검출단계이다. 두 번째 단계는 적절한 패치의 크기를 결정하는 단계이다. 마지막으로 세 번째 단계는 불량을 검출하는 단계이다. 제시된 방법은 반도체 wafer를 SEM을 이용하여 촬영한 영상들을 통하여 예증된다.
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.
본 논문은 모터 샤프트 제조 공정에서 발생하는 이중컷 불량을 검사하기 위한 영상 처리 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 영상의 밝기를 이용하여 외곽선을 추출하는 단계와 추출된 외곽선을 이용하여 이진화된 경계선 그래프를 구하는 단계, 최종적으로 이진화된 경계선 그래프를 이용하여 불량품을 판정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서는 두 절단면이 분리되어 있는 결함과 두 절단면이 연결되어 있는 결함을 각각 type 1 결함과 type 2 결함이라고 정의하였다. 실제 제조 과정에서 112개의 양품과 44개의 불량품 (type 1 불량 34개 및 type 2 불량 10개) 샘플을 수집하였으며, 수집한 샘플을 이용하여 제안된 알고리즘을 검증하였다. 알고리즘 시험 결과 100% 정확도로 양품과 불량품을 판정하였으며, 불량품의 경우도 type 1 불량과 type 2 불량을 정확히 구분하는 것으로 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 추가적으로 다양한 샘플에 대해 신뢰성을 확보한 후 실제 현장에 사용할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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