This paper proposes a quality control method of assembly parts based on parts inspection information. We use the parts inspection information for reduction of defective fraction in assembly and prediction of assembly quality. At first, we build the functional relationship between parts and assembled unit by regression analysis. Secondly, if we use the inspection informations of parts which are estimators of means and variances, we can predict the nonconforming probability of assembled unit and propose the best assembly method. In a case study, we showed the efficency of the proposed method in two part assembly.
Implementing flexible production systems in domestic and foreign automotive design parts assembly has increased demand for automation and power reduction. Consequently, transition to a hybrid production method is observed where multiple vehicles are assembled in a single assembly line. Multiple robots, 3D vision sensors, mounting positions, and correction software have complex configurations in the automotive glass mounting system. Hence, automation is required owing to significant difficulty in the assembly process of automobile parts. This study presents a primer lighting and inspection algorithm that is robust to the assembly environment of real automotive design parts using high power 'ㄷ'-shaped LED inclined lighting. Furthermore, a 2D camera was developed in the primer coating inspection system-the core technology of the glass mounting system. A primer application demo line applicable to the actual automobile production line was established using the proposed high power lighting and algorithm. Furthermore, application inspection performance was verified using this demo system. Experimental results verified that the performance of the proposed system exceeded the level required to satisfy the automobile requirements.
본 연구에서는 자동차 성형 조립품의 불량 및 부품의 조립상태를 고속, 고정밀도로 검사하고 여러제품에 적용 가능한 범용 검사 시스템을 제안한다. 검사 프로그램은 검사 대상의 표면 검사 및 조립상태 검사를 위한 결함 검사 알고리즘, 실시간 검사를 위한 고속처리 알고리즘으로 구성된다. 결함검사 알고리즘은 크게 ROI 영역내의 픽셀 평균을 이용하는 방법과 영역분할 및 객체 유무 판단을 통해서 이루어진다. 본 검사 시스템의 정확도, 처리 시간 등의 평가를 통해서 시스템의 효율성을 확인하였다.
The inspection machine in PCB (printed circuit board) assembly line checks assembly errors by inspecting the images inside of the component inspection region. The component inspection region consists of region of component package and region of soldering. It is necessary to extract the regions automatically for auto-teaching system of the inspection machine. We propose an image segmentation method to extract the component inspection regions automatically from images of PCB. The acquired image is transformed to HSI color model, and then segmented by several regions by clustering method. We develop a modified K-means algorithm to increase the accuracy of extraction. The heuristics generating the initial clusters and merging the final clusters are newly proposed. The vertical and horizontal projection is also developed to distinguish the region of component package and region of soldering. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
This paper considers inspection station location problem for a flexible assembly line that consists of multiple stages. By considering the trade-off between locating an station at an "early" stage and at a "late" stage, we have developed some dominance relations on a graph. Based on the dominance relations, we then present an algorithm that finds an optimal inspection plan and a heuristic approach that finds a near-optimal inspection plan. The effectiveness of these two algorithms is demonstrated by two numerical examples. numerical examples.
We propose an image segmentation method for auto-teaching system of PCB (Printed Circuit Board) assembly inspection machines. The inspection machine acquires images of all components in PCB, and then compares each image with its standard image to find the assembly errors such as misalignment, inverse polarity, and tombstone. The component window that is the area of component to be acquired by camera, is one of the teaching data for operating the inspection machines. To reduce the teaching time of the machine, we newly develop the image processing method to extract the component window automatically from the image of PCB. The proposed method segments the component window by excluding the soldering parts as well as board background. We binarize the input image by use of HSI color model because it is difficult to discriminate the RGB colors between components and backgrounds. The linear combination of the binarized images then enhances the component window from the background. By use of the horizontal and vertical projection of histogram, we finally obtain the component widow. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권1호
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pp.96-104
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2006
We propose a path planning method to improve the productivity of AOI (automated optical inspection) machines in PCB (printed circuit board) assembly lines. The path-planning problem is the optimization problem of finding inspection clusters and the visiting sequence of cameras to minimize the overall working time. A unified method is newly proposed to determine the inspection clusters and visiting sequence simultaneously. We apply a hybrid genetic algorithm to solve the highly complicated optimization problem. Comparative simulation results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
We propose a template matching method for component inspection of SMD assembly system. To discriminate wrong assembled components, the input image of component is matched with its standard image by template matching algorithm. For a fast inspection system, the calculation time of matching algorithm should be reduced. Since the standard images of all components located in a PCB are stored in computer, it is desirable to reduce the memory size of standard image. We apply the discrete wavelet transformation to reduce the image size as well as the calculation time. Only 7% memory of the BMP image is used to discriminate goodness or badness of components assembly. Comparative results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
The bow of the nuclear fuel assembly is a well-known phenomenon. One of the vital criteria during the history of nuclear fuel development has been fuel assembly's mechanical stability. Once present, the fuel assembly bow can lead to safety issues like excessive water gap and power redistribution or even incomplete rod insertion (IRI). The extensive bow can result in assembly handling and loading problems. This is why the fuel assembly's bow is one of the most often controlled geometrical factors during periodic fuel inspections for VVER when compared e.g. to on-site fuel rod gap measurements or other instrumental measurements performed on-site. Our proposed screening method uses existing video records for fuel inspection. We establish video frames normalization and aggregation for the purposes of bow measurement. The whole process is done by digital image processing algorithms which analyze rotations of video frames, extract angles whose source is the fuel set torsion, and reconstruct torsion schema. This approach provides results comparable to the commonly utilized method. We tested this new approach in real operation on 19 fuel assemblies with different campaign numbers and designs, where the average deviation from other methods was less than 2 % on average. Due to the fact, that the method has not yet been validated during full scale measurements of the fuel inspection, the preliminary results stand for that we recommend this method as a complementary part of standard bow measurement procedures to increase measurement robustness, lower time consumption and preserve or increase accuracy. After completed validation it is expected that the proposed method allows standalone fuel assembly bow measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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