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.
국내에서 유통되는 일회용 가스라이터 점유율의 약 절반은 국내 유일의 한 공장에서 생산하고 있다. 저렴한 외국산 가스라이터로부터 국내 사업을 보호하기 위해 품질 향상과 원가경쟁력 확보의 중요성이 매우 커진 것이 현실이다. 본 논문에서는 YOLOv4 머신러닝 객체인식 모델과 OpenCV 실시간 이미지 처리 오픈소스를 활용해 개발한 불량품 자동 검출 시스템을 제안한다. 대표적인 불량인 '액화가스 부피 불량품'을 검출하는 시스템을 개발하고 실험을 통해 그 정확성을 검증하였다. 제안한 시스템은 97%의 정확도로 상태를 분류하였으며, 이를 통해 100%의 불량을 검출할 수 있었다.
생산시스템에서의 공정계획 의사결정에 있어서 가장 중요한 의사결정은 공정을 수행할 기계를 선정하는 문제이다. 일반적으로 기계선정의 결정 기준으로는 가공에 소요되는 비용을 최소화하는 기준을 사용하고 있다. 공정을 수행할 수 있는 기계들은 각각의 고유한 가공능력에 따라 다양한 불량률을 나타내게 된다. 따라서 본 연구에서는 일반적으로 고려하는 가공비용 뿐만 아니라 불량발생 비용을 고려하여 기계를 선정하고자 한다. 본 연구에서는 기계의 가공능력에 따른 불량발생에 관한 통계학적 모델을 사용하여 가공 총비용을 최소화하는 기계선정 절차를 제시하고자 한다.
최근 시장이 확대되고 있는 SMART TV에는 다양한 기능을 위하여 내장형 카메라가 들어가게 된다. 하지만, 이로 인한 불량 또한 발생하게 되며, 특히 TV power up sequence 문제로 인한 내장형 카메라의 화면 무감 불량현상은 기존 검사장비에서 검출되기 힘든 특징을 가지고 있다. 이를 위해 오디오 쪽 컨트롤 신호를 재현할 수 있는 새로운 검사장비가 필요하지만, 시간과 많은 비용이 소요되며, 생산에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 활용한 불량 검출 장비를 개발하여 문제점을 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 제시한다. 이를 통해 새로운 장비를 대체하는 비용 절감 효과와 기존 검출 테스트 시간을 약 20여초에서 10초미만으로 크게 단축시킴으로써 개발기간의 최소화 및 공정에 적용을 통한 불량률 감소를 이룰 수 있다.
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 연구는 입원한 위암환자를 대상으로 영양불량의 정도를 중심으로 영양위험의 정도를 추정하며, 이러한 환자들의 초기 영양상태와 치료결과와의 관련성을 규명하기 위해 시도되었다. 연구대상은 병원에 입원한 209명의 위암환자였다. 영양불량은 표준체중백분율, 혈청알부민, 총임파구(TLC)로 판정하였으며, 치료결과는 합병증유무, 퇴원시 상태, 사망 등 세가지 관점에서 측정하였다. 표준체중백분율, 혈청 알부민, 총임파구수를 기준으로 영양상태를 보았을 때 비위험군은 39.7%였고, 위험군 I은 41.6%, 영양불량이 심한 위험군 II는 18.7%로, 환자의 60.3%가 영양상태가 불량한 것으로 나타나 위암환자 입원초기의 영양불량 정도가 심한 것으로 나타났다. 치료 결괴 퇴원시 상태가 "좋은"이 95.7%, 나쁨이 "4.3%"였으며, 사망환자는 6.8%, 합병증은 20.1%발생하였다. 또한 초기영양상태와 합병증과의 관련성은 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.03)을 보여주고 있으며, 초기영양상태와 퇴원시의 치료상태에서도 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.001)이 있는 것으로 나타났다. 환자의 초기 영양상태와 사망과의 관련성 검토 결과 초기영양상태가 불량한 경우 사망확률이 높은 것으로 나타나높은 상관성이 있음을 보였다. 이상의 연구결과로 볼 때 위암 환자의 초기 영양상태는 환자의 치료결과와 높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.
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.
바코드 레이블은 저비용과 편리함으로 인해 물품의 식별을 위해 널리 사용되고 있다. 바코드 레이블은 실링인쇄(seal printing)를 통해 대량으로 생산되는데 그 과정에서 인쇄 품질이 좋지 않거나 레이블 내의 바코드와 텍스트가 서로 일치하지 않는 불량품이 발생하기도 한다. 불량 레이블은 인식 불량 및 업무 오류를 가져오고 이로 인해 물류 지체 및 처리비용 증가를 가져온다. 본 논문에서는 이미지 처리기술을 이용하여 생산단계에서 레이블을 검사하는 온라인 바코드 품질 검사 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 카메라에 의해 얻은 이미지를 사용하여 바코드의 품질과 데이터와의 일치성을 검증하고, 불량레이블이 발견되면 경고 신호와 함께 불량임을 표시하여 불량품이 조기에 제거되도록 한다.
본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
수율과 품질을 유지하기 위하여 불량 셀을 예비 셀로 수리하는 방법이 많이 사용되고 있다. 대부분의 메모리가 2차원 예비셀 구조를 갖는 상황에서, 최근의 Giga 용량 메모리의 경우 대부분의 칩에서 예비 셀에도 불량이 존재 한다. 본 논문에서는 예비 셀에 불량이 있는 경우를 고려한 자체 내장 수리연산 시 기존의 모든 자체 내장 수리연산 회로에 적용이 가능한 분석 영역 가상화 방법을 제시하였다. 분석 영역 가상화 방법은 향후 메모리 고용량화에 따른 필수 해결 사항인 에비 셀 불량에 대한 효과적인 대처방안이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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