• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.127-129
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• 2005

본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.15 no.2
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• pp.87-92
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• 2006

This paper supplements shortcoming of radioactivity check by detecting defect of SWP weld zone using ultrasonic wave. Manufacture 2 stage robot detection systems that can follow weld bead of SWP by method to detect weld defects of SWP that shape of weld bead is complex for this as quantitative. Also, through signal processing ultrasonic wave defect signal system of GUI environment that can grasp easily existence availability of defect because do videotex compose. Ultrasonic wave signal of weld defects develops artificial intelligence style sightseeing system to enhance pattern recognition of weld defects and the classification rate using neural net. Classification of weld defects that do fan Planar defect and that do volume defect of by classify.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.16 no.6
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• pp.37-42
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• 2007

The purpose of this research is stability estimation of plant structure through classification and recognition about welding flaw in SWP(Spiral Welding Pipe). And, In this research, we used nondestructive test based on ultrasonic test as inspection method, and made up 2-axes inspection robot in order to control of ultrasonic probe on the SWP surface, and programmed to image processing and probabilistic neural network(PNN) classifying code by MATLAB programming. Through this process, we proved efficiency on the system of SWP stability Estimation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.569-571
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• 2010

In this paper, we develop a vision inspection system for inspecting flaws on plastic products such as insufficient moldings, spots, scratches. The inspection algorithm for this system consist of image binarization for curved structure of plastic products, image noise removal using morphology operation, labeling methods for candidate regions and image filtering and calibration method for flaw inspection. In order to improve its performance, we also develop fast image processing algorithm based on GUI. To verify the effectiveness of this system, we conducted evaluation for the system accuracy and the inspection algorithm processing time.