• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.69-70
• /
• 2021

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.697-699
• /
• 2004

LCD의 생산이 많아짐에 따라 LCD의 불량 검출이 중요해 지고 있다. 불랑 검사는 눈으로 확인할 수 있는 범위에서 검사가 이루어지고 있으며, 만약 눈으로 식별이 불가능한 경우 적외선 카메라나 초음파 센서를 사용하여 검사가 이루어진다. 본 논문에서는 카메라를 이용하여 LCD 패널의 표면에 있는 불량 검출을 위하여 각 Dot에 대한 R, G, B 값을 추출한 후, 추출된 픽셀을 제안된 알고리즘에 적용하여 불량을 검출하는 것을 목적으로 하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.3416-3422
• /
• 2014

쇼크 업쇼바의 로드는 피스톤부 중심에 위치하여 왕복운동을 담당하는 부분으로 표면의 불량(찍힘)이 있을 경우 감쇠력에 대한 차이로 제품 성능을 제대로 발휘하는데 문제 발생의 요인이 되고 있다. 로드표면은 열처리 상태로 표면 광택으로 인하여 쉽게 불량이 표시되지 않으며, 작업자가 육안으로 로드의 이물질 및 찍힘, 기포 검사를 진행함으로써 눈의 피로도가 높아지고, 작업자 육안에 의존하기 때문에 제품의 검사 품질이 일정하지 않다. 본 연구에서는 제품의 원통 형상을 고려하여 라인스캔카메라를 이용한 머신비전 영상처리 기법으로 0.3mm이상의 표면의 불량을 검출하고, 검사단계에서 발생할 수 있는 표면 불량을 최소화하기 위한 전 공정 자동이송 및 양불 제품의 혼입을 방지하는 자동검사 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 표면검사 시스템 개발로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있던 쇼크업쇼버 로드의 표면에 대한 정밀 검사시스템 구축으로 품질검사 기준을 확보하고 표준화된 검사로 신뢰도가 향상되었다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권9호
• /
• pp.47-55
• /
• 2022

스마트팩토리 제조공정에서의 품질관리는 중요한 요소이다. 현재, 금형 공정으로 생산되는 생활가전 제조부품의 품질검사는 대부분 작업자의 육안으로 진행되고 있으며 이로 인한 검사의 오류율이 높은 실정이다. 이러한 품질공전 개선을 위하여 결함 자동검출 시스템을 설계하여 구현하였다. 제안 시스템은 특정 위치에서 고성능 스캔 카메라로 대상물을 촬영하여 영상을 획득하고, 비전검사 알고리즘에 따라 긁힘, 찍힘, 이물질에 의한 불량품을 판독한다. 본 연구에서는 긁힘에 대한 불량 인식율을 높이기 위하여 깊이 정보 기반 분기 판단 알고리즘(Depth-based branch decision algorithm, DBD)을 개발하여 정확도를 높였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.123-128
• /
• 2016

이차 전지 생산 공정에서 발생되는 전극 표면의 결함을 검사하는 비전 시스템을 연구 개발한다. 전극 표면 검사 비전 시스템은 제어 및 광학계의 하드웨어 설계 부분과 비전 검사용 소프트웨어 알고리즘 개발로 크게 두 부분으로 구성된다. 하드웨어는 시스템 구성, 광학계의 설계, 조명부, 제어부로 나누어지며 소프트웨어는 결함 검출 알고리즘을 개발 구현한다. 이 시스템을 통해서 전극 공정의 자동 결함 검출을 통해서 품질 향상과 가격 경쟁을 목표로 한다. 제안된 결함 검출 알고리즘을 이용하여 검사한 결과 전극의 반점, 라인, 맨홀, 이물, 스크래치, 분화구 불량에 대해서 높은 신뢰성을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.403-408
• /
• 2013

본 연구는 자동차 브레이크 패드 생산 공정에서 컨베어벨트 실려가는 차종별 패드의 유형을 자동 판별하고 표면의 균열을 검사하는 시스템을 개발한다. 브레이크 패드는 여러 혼합제로 고열, 고압 성형하여 만든다. 패드생성과정에서 패드 표면의 균열 및 손상이 발생한다. 본 연구에서는 불량품을 검출하는데 적합한 시스템 구축하고 응용소프프웨어 개발을 한다. 패드 표면의 균열이나 손상 부위는 인공조명을 비출 때 그림자를 생성하게 되며 이를 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 검출한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.1737-1742
• /
• 2015

물품 검사를 위한 산업현장에서는 물품의 표면뿐만 아니라 내부 부품결함 검사 또한 필요하다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사를 수행하기는 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 휴대용 X-선 DR 영상 획득 장치를 이용하여 영상을 실시간으로 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. X-선 영상을 얻은 후 머신영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 오차범위를 허용하면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 시스템을 개발하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.191-197
• /
• 2008

희아리 고춧가루에 특징적인 표지자를 찾기 위하여 GC/MASS분석, 고춧가루 표면 분석, 미생물 계수법을 수행하였다. 희아리 고춧가루는 정상 고춧가루에서는 발견되지 않은 분자량 204의 1,2,3,5,6,7,8,$8\alpha$-octahydro-1,$8\alpha$-dimethyl-7-(1-methylethenyl)-naphthalene과, 분자량 204의 2-isopropenyl-$4\alpha$,8-dimethyl-1,2,3,4,$4\alpha$,5,6,$8\alpha$-octahydronaphthalene을 함유하고 있었다. 그러나 희아리 시료간의 함량 차이가 10배 이상으로 컸고, 낮은 함량을 지닌 희아리로 불량고춧가루를 제조 시 검출 기준 이하로 떨어지는 문제점이 있었다. 희아리의 전자 현미경 사진은 정상고추의 매끈한 표면과는 다르게 가루 표면이 거칠고 수많은 미생물이 자라고 있음을 보였다. 한편 희아리는 10%(w/w) 희아리가 혼합된 불량고춧가루 경우에도 정상고춧가루와 확실히 구분되는 세균 및 효모/곰팡이 균수의 증가를 나타냈다. 결과적으로 이 3가지 기술에 의한 정성 정량적인 결과를 상호 보완적으로 분석하는 경우 불량고춧가루 판정은 가능하다고 생각된다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권12호
• /
• pp.23-29
• /
• 2017

본 논문은 1mm 이하의 극소형 패키지 개발을 위한 금형 기술을 소개한다. 또한 이 금형 기술을 사용하여 산출된 결과들의 오류 패턴을 분석한다. 기존의 극소형 금형 구조는 일체형이었는데 EDM의 표면이 거칠어 오류율을 증가시키는 원인이 되었다. 이 원인으로 인해 금형의 크기를 더 줄이는데 방해요소로 작용하였다. 이에 반해 제안하는 금형기술은 기존의 일체형 방식에서 벋어나 조립식 방법을 사용하여 일체식의 한계를 극복하고자 한다. 또한 새로 제안된 금형 구조를 이용해 산출한 결과에 결함 패턴을 분류하고, 각 패턴의 발생 확률을 분석하여 검출기를 개발하려는 기초 자료로 사용하려 한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.57-61
• /
• 2013

This paper presents adaptive neuro-fuzzy inference based defect detection method for various defect types, such as micro-crack, fingerprint and contamination, in heterogeneously textured surface of polycrystalline solar wafers. Polycrystalline solar wafer consists of various crystals so the surface of solar wafer shows heterogeneously textures. Because of this property the visual inspection of defects is very difficult. In the proposed method, we use local binary feature and fuzzy reasoning for defect detection. Experimental results show that our proposed method achieves a detection rate of 80%~100%, a missing rate of 0%~20% and an over detection (overkill) rate of 9%~21%.