• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.472-474
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• 2018

봉제 공정에서 노루발 압력 센싱이 중요한 이유는 적정 압력 조건으로 봉제원단을 눌러주지 못할 경우 봉제 스티치의 불량 및 최종 마감 원단의 손실로 이어져 납기시간 증가 및 원가상승에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점을 사전 예방하여 적기생산 및 양품 생산 데이터를 획득 양산시 반영하도록 하여 궁극적으로 CPS환경의 스마트 팩토리를 실현하는데 본 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.613-616
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• 2007

현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 불량 예방 모니터링 시스템에 대해 제안한다. 불량 예방 모니터링 시스템은 제품 조립의 각 단계 마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람 기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.3
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• pp.425-435
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• 2016

In this paper, we propose a classification model by analyzing raw material images recorded using a color CCD camera to automatically classify good and defective agricultural products such as rice, coffee, and green tea, and raw materials. The current classifying agricultural products mainly depends on visual selection by skilled laborers. However, classification ability may drop owing to repeated labor for a long period of time. To resolve the problems of existing human dependant commercial products, we propose a vision based automatic raw material classification combining mean shift clustering and stepwise region merging algorithm. In this paper, the image is divided into N cluster regions by applying the mean-shift clustering algorithm to the foreground map image. Second, the representative regions among the N cluster regions are selected and stepwise region-merging method is applied to integrate similar cluster regions by comparing both color and positional proximity to neighboring regions. The merged raw material objects thereby are expressed in a 2D color distribution of RG, GB, and BR. Third, a threshold is used to detect good and defective products based on color distribution ellipse for merged material objects. From the results of carrying out an experiment with diverse raw material images using the proposed method, less artificial manipulation by the user is required compared to existing clustering and commercial methods, and classification accuracy on raw materials is improved.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.101-106
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• 2020

This research is related to a development of the ultrasonic detector for an internal defect detection of various assembly part's welding zone. In this research, measurement S/Ws including system's motion control, S/W ultrasonic transmitter/receiver control, defect judgment standard setting, etc. have been designed for ultrasonic detection, and welding defects sample network, etc. were also designed for comparison between products in good condition and defective products. Through this kind of system, automatic detection function can be performed for the depth and the defect location of the assembly parts welding zone, and the system is able to make a judgment of internal defect detection which is used to be performed by an expert in the past.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.576-579
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• 2004

Eventhough the productivity has been improved remarkably by introducing automatic facilities, the 100％ inspection is necessary because the possibility to produce large amount of defective goods is also increased. Since it is extremely unreasonable that workers inspect very large amount of products as 100％ inspection, there has been many researches for the automatic inspection system. In this thesis, we develop an automatic detection system of suspension insulator's minutes cracks System The automatic detection system of suspension insulator's minute cracks： To detect the minute cracks of suspension insulators, images of the insulator are acquired with a progressive scan camera, rotating a suspension insulator on a turning table. And after the shadow and noises are eliminated by preprocessing techniques, we detect minute cracks using the features of them.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.25 no.2
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• pp.127-132
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• 2005

The optical glass lens is required high dimensional precision such as the lack of defect. In this paper, we examined the detectable defect by using the resonant ultrasound spectroscopy(RUS). The RUS is the measurement system which is to excite the specimen and to inspect the differences of resonant frequency pattern between acceptable specimen and specimen which has some defects. In this paper, for nondestructive evaluation by using RUS, we measured the resonant frequency of each specimen which is spherical and aspherical glass lens. With the results, we knew the polishing processing degree of spherical glass lens by the measured resonant frequency and could evaluate the characteristic of aspherical glass lens about some flaws.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.5 no.2
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• pp.84-92
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• 2010

색채선별기는 양질의 곡물 유통을 위해 불량곡물, 이물질을 선별하는 시스템이다. 기존의 색채 선별기는 PC기반 제어시스템으로서 비교적 고가이고 부피가 크며 현장 환경에서 기계적 충격이나 먼지등에 취약하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 운영체제가 탑재된 임베디드 제어기 기반의 색채선별기를 제안한다. 색채선별기는 기본적으로 곡물의 유입량 및 속도를 조절해 주는 피터부, 곡물의 영상을 받아 이미지를 처리해 주는 카메라부, 카메라부에서 받은 정보를 이용해 양품과 불량품을 분리해 주는 이젝터부로 구성된다. 본 논문에서는 개발된 지능형 색채선별기용 ARM 프로세서 기반 임베디드 제어기의 하드웨어 구성, 피더부, 카메라부, 이젝터부 간의 통신프로토콜을 이용한 총괄관리 제어와 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 소개한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.6
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• pp.1075-1080
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• 2022

Recently, the effort is continuously applied in machine learning and deep learning algorithm which is represented as artificial intelligence algorithm in the varies field such as prediction, classification and clustering. In this paper, we propose detection algorithm for un-peeling status of PCB protection film by using Dectron2. We use 42 images of data as training and 19 images of data as testing based on 61 images which was taken under the condition of a critical reflection angel of 42.8°. As a result, we get 16 images that was detected and 3 images that was not detected among 19 images of testing data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.477-480
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• 2022

반도체 성능 향상으로 신호를 전달하는 회로의 단위가 마이크로 미터에서 나노미터로 미세화되어 선폭(linewidth)이 점점 좁아지고 있다. 이러한 변화는 검출해야 할 불량의 크기가 작아지고, 정상 공정상태와 비정상 공정상태의 차이도 상대적으로 감소되어, 공정오차 및 공정조건의 허용범위가 축소되었음을 의미한다. 따라서 검출해야 할 이상징후 탐지가 더욱 어렵게 되어, 높은 정밀도와 해상도를 갖는 검사공정이 요구되고 있다. 이러한 이유로, 미세 공정변화를 파악할 수 있는 신규 검사 및 계측 공정이 추가되어 TAT(Turn-around Time)가 증가하게 되었고, 웨이퍼가 가공되어 완제품까지 도달하는데 필요한 공정시간이 증가하여 제조원가 상승의 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 웨이퍼의 검계측 데이터가 아닌, 제조공정 과정에서 발생하는 다양한 센서 및 장비 데이터를 기반으로 웨이퍼 제조 결과가 양품인지 그렇지 않으면 불량인지 구별할 수 있는 가상계측 모델을 제안한다. 기계학습의 여러 알고리즘 중에서 다양한 장점을 갖는 XGBoost 알고리즘을 이용하여 예측모델을 구축하였고, 데이터 전처리(data-preprocessing), 주요변수 추출(feature selection), 모델 구축(model design), 모델 평가(model evaluation)의 순서로 연구를 수행하였다. 결과적으로 약 94% 이상의 정확성을 갖는 모형을 구축하는데 성공하였으나 더욱 높은 정확성을 확보하기 위해서는 반도체 공정과 관련된 Domain Knowledge 를 반영한 모델구축과 같은 추가적인 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.957-958
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• 2023

본 연구에서는 공정 내 인체 끼임 사고 및 저출산 고령화 시대 등의 문제들로 인한 인력 감소 문제들을 해결하기 위하여 인공지능 기반의 모빌리티 플랫폼을 개발하였다. 본 플랫폼은 yolo-v4 기반으로 로봇이 공정 내부를 이동하면서 공정 내 불량 와이어를 검출하여 공정 유지보수 관리자에게 알려 주고 실시간으로 공정 내부 상황을 무선으로 모니터링할 수 있는 기술을 연구하였다. 또한, 로봇에는 무선 충전 기능을 갖추고 있어 추가적인 공정 내 인체 끼임 사고 등을 예방할 수 있도록 하였다. 본 연구 결과에서는 불량 와이어 검출 시, 평균 92.1%의 정확도를 보였으며, 공정 제품에 대한 양품, 불량품의 검출은 평균 98%의 정확도를 보였다. 또한, 실시간 무선 영상 모니터링는 24fps로 전송되어 공정 내부를 살피는 것에 유의미한 결과를 보였다.