• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.463-466
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• 2005

본 논문은 퍼지로직을 이용하여 메탈스텐실의 홀의 정상-불량 판단을 수행한다. 메탈스텐실 은 PCB의 SMD의 패드 위에 납을 도포하기 위해 사용되는 것으로, 레이저를 이용하여 패드모양과 동일하게 홀을 생성한다. 가공 시 발생하는 불량은 레이저 출력의 약화로 홀이 정상적으로 가공되지 않는 것이다. 검사를 위해 비전시스템을 이용하여 메탈스텐실에 대한 카메라이미지를 획득하고, 기준이미지는 메탈스텐실을 제조하기 위해 사용되는 거버 파일을 이용하여 생성한다. 퍼지로직의 입력변수는 각 이미지에서의 검사대상 홀의 위치오차와 크기비율이고, 출력변수는 홀의 정상판단율이다. 홀의 위치와 크기는 두 이미지에 대해 영상처리를 수행하여 계산한다. 퍼지규칙은 작업자의 판단 규칙을 적용하여 작성한다. 4종류의 메탈스텐실에 대해 정상-불량 판단을 위해 고정된 임계치를 사용하였을 경우와 제안된 퍼지로직을 적용한 실험결과에 대해 설명한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.2
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• pp.147-153
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• 2024

X-rays are extensively employed for non-destructive inspection, applied to packaged food, human anatomy, and industrial products. Recently, this technology has extended to inspecting batteries in electric vehicles. Given the challenge of manual inspection for a substantial volume of batteries, deep learning is leveraged to detect battery defects. However, the effectiveness of deep learning heavily depends upon data size, and acquiring authentic defective images is a difficult and time-consuming task. In this study, we use data augmentation and investigate the impact of data size on battery inspection performance. The results provide valuable insights for enhancing the capabilities of the inspection process.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.6
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• pp.3416-3422
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• 2014

A shock absorber rod is located in the center of the absorber piston and is responsible for the reciprocating movement portion. If it has surface defects, the damping performance of product will be adversely affected. A rod surface has gloss by heat treatment. Therefore, it is difficult to find a defect, such as dust, imprints, and blowholes. Because a total inspection is achieved by visual inspection by workers, it causes eyestrain and the quality of the product is not constant. In this paper, a machine vision system was developed to find a defect using a line-scan camera. The machine can detect surface defects than 0.3mm. To minimize the occurrence probability of defects on the inspection process, the developed auto inspection system had an automatic feeding system and incorporated a protection system. Through the development of this system, which relies on the operator's visual inspection of the surface of the shock absorber, the Rod inspection system constructed quality inspection standards and standardized tests to ensure improved reliability.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.10
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• pp.2737-2749
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• 1998

Recently, vision system is widely used in factory automation processes. In this paper, the method which detects the badness in the position, slop, and the lead of chips is proposed for the inspection of semiconductor chips. The conventional methods mainly inspect semiconductor IC with the features which is extracted in image. But we propose the method which segments the lead part by the morphology and inspects the lead faults by the invariant moment. In the simulation. the results of the proposed method is better than those of the conventional method for the noisy and noiseless images .

• Electric Engineers Magazine
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• v.248 no.4
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• pp.21-24
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• 2003

절연저항계의 지시의 흔들림 절연저항계는 프로프를 접촉시킨 수간에 일단 크게 흔들려 그후 일정치에 안정하는 것이다. 이것이 안정하지 않을 때는 기기의불량이나 접속불량이다. 접속불량은 수리하면 되나, 기기가 불량일 때는 수리 혹은 교환이 필요하게 된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.6
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• pp.2452-2457
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• 2012

When a quality inspection process rejects a product unit, consecutive repeated inspections are sometimes conducted for the rejected unit to reduce a false reject possibility. This paper analyzes a special inspection process that allows up to two times of consecutive testing for each product to decrease type I inspection errors. This study uses a Markov chain to model the steps of the inspection process and a product unit's quality states during inspection. Historical inspection results from a company are used as the data for the Markov chain model. Using the Markov chain model and data, this study analyzes the effect of this special inspection rule on the proportion of the final quality levels and scrap rate. The results demonstrate that this inspection process of possible double testing could help reduce unnecessary rejects and consequently decrease material and production costs.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.456-458
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• 2008

RV 차량의 쿠션 패널을 생산하여 조립하는 공정은 작업자의 오류로 인한 불량이 많이 발생된다. 본 연구에서는 이러한 불량을 제거하기 위한 화상검사장치를 개발함을 목적으로 한다. 이러한 장치개발은 쿠션패널 고정용 지그, 카메라 인식영역, 이송을 위한 X-Y테이블, 카메라 모듈, 제어기 로 구성되어진다. 본 논문에서 제안한 화상검사장치를 설계하고 화상인식 프로그램을 통해 불량을 판정하여 화상검사 시스템의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2735-2737
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• 2001

비젼 검사시스템에서 기판에 존재하는 납 형상의 패턴을 분류함으로써 사전에 불량을 줄일 수 있다. 이러한 경우 대부분의 불량은 부정확한 납의 위치 및 두께로 인해 발생하게 되는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 주어진 경계 내에 불분명하게 형성된 납의 형태 및 두께를 정상과 불량으로 분류하기 위해 무게중심점에 기초한 정합과 XOR연산을 이용한 비젼 검사시스템을 제안하였다. 제안한 비젼 검사시스템을 인쇄회로기판상의 납땜형상 패턴에 적용하여 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• IE interfaces
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• v.8 no.3
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• pp.155-169
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• 1995

일반적인 CAD/CAM 시스템을 이용해서 생성한 NC-code는 오류의 가능성의 항시 내포되어 있으므로, 실 가공하기 전에 NC-code의 불량 여부를 검사할 필요가 있다. 본 논문에서는 Z-map 형태의 계산모형을 이용한 모의가공의 계산방법을 볼엔드밀, 평엔드밀, 라운드엔드밀에 대해서 도식적으로 설명하였다. 또, 모의가공 된 형상만으로 NC-code의 불량 여부를 검사하는 자체적인 검사방법과 모의가공 된 형상과 설계형상을 비교해서 불량여부를 판별하는 비교 검사방법을 제시하였다. Z-am 모델을 모의가공과 가공형상의 검증에 사용하면, 빠른 속도로 실제가공 상황을 재현 할 수 있고 육안 검증을 포함한 다양한 수치적 검증이 가능하다. 또, 간단한 데이터 구조이므로 필요한 앨고리즘을 효율적이고, 로버스트하게 구현할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.826-828
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• 2014

Recently trend of product is miniaturization. As a result, We need products surface as well as products internal defect inspection. Generally, Inspection products in production process uses a lot of optical inspection. However, This is difficult to internal inspection of products. We used optical device instead of X-ray generator. At the same time, We have developed system to determine the product defect. First, obtain X-ray image from Machine vision function. Next, Measured value is recognize suitability within error range. otherwise recognize defect. Results presence of defective products can be stored by user.