자동 시각 검사 장비는 전 세계적으로 제조업 기반의 기업들의 공장 자동화 시스템의 주요 장비로 자리 잡고 있다. 반도체, LCD, 철강, 제지 등 다양한 분야에서 품질관리의 자동화를 위하여 필수적으로 활용되고 있다. 그러나 대학, 직업전문학교 등의 교육기관에서는 이에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있다. 본 논문에서는 자동 시각 검사 시스템의 기술훈련을 위하여 라인스캔 카메라 기반의 자동 시각 검사 장비 교육을 위한 실습 장비에 대해서 다루고 있다. 제작된 시스템은 산업현장에 널리 사용되고 있는 X-Y stage 기반으로 구성되었으며, 영상의 픽셀해상도는 $10-30{\mu}m$의 범위에서 가변적으로 조절 가능하다. 또한 조명구조에 따른 영상효과를 확인하기 위하여, 측면 직사조명과 동축조명을 장착하여 활용할 수 있도록 구성되어 있다. 이는 훈련자가 실습환경에서 다양한 조건들을 변경시키며 실습을 수행할 수 있음을 의미하며, 실제 제조 현장에서 활용되는 라인스캔 카메라 기반의 머신비전 시스템과 거의 동일한 기능을 수행하도록 제작되었다.
Numerous pipe lines can be found on various plant-based industrial sites. These pipelines should be periodically checked for defects. Most of these pipelines are internally inaccessible and difficult to visually inspect. Therefore, the inspection is being carried out with the help of non-contact inspection equipment such as ultrasonic flaw detection equipment. The use of ultrasonic flaw detection equipment can raise time and efficiency issues. In order to solve this problem, we will study the basic technology necessary for the development of automated inspection system equipped with ultrasonic measuring equipment and verify the validity through the fabrication of the demonstration device.
With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.
자동 광검사 장비의 검사 영상 획득과정을 전산모사하는 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 광선 추적법을 기반으로 조명 광학계, 검사 대상체 및 결상 광학계의 3가지 모듈로 구성하였다. 각 모듈이 갖는 광학적 특성을 실제와 일치시키기 위해, 다양한 물리적 모델과 실측 결과를 반영하여 주요 인자들의 종류와 범위를 결정하였다. 전산모사 결과의 타당성은 논리적인 검증과정과 실험 결과와의 비교를 통해 확인할 수 있었다.
Due to advances in automated manufacturing systems and automatic inspection equipment, complete inspection has drown increased attention recently and has become a widespread practice. In a complete inspection plan all of the items are subject to acceptance inspection If an item fails to meet the predetermined specifications, it is rejected. In this paper, economic complete inspection plans are developed in situations where rejected items are reworked Complete inspections based on the performance variable of interest or a variable which is correlated with the performance variable are considered. Cost models are constructed which involve cost incurred by imperfect quality rework cast and quality inspection cost Methods of finding the optimal complete inspection plans are presented and numerical examples are given.
It is bringing out the importance of automated LCD testing equipment that satisfy a definite quality, confidence and testing speed, as LCD enterprises are recently expanding the production and facility investment in proportion to the sudden increase of LCD demand. So far, LCD inspection is however conducted by manual, or the confidence of existing testing equipment falls short of LCD enterprises's standard. It is therefore important to develop the testing equipment that determines the quality of product for production of an excellent LCD.
The automated part quality inspection poses many challenges to the engineers, especially when the part features to be inspected become complicated. A large quantity of part inspection at a faster rate should be relied upon computerized, automated inspection methods, which requires advanced quality control approaches. In this context, this work uses innovative methods in remote part tracking and quality control with the aid of the modern equipment and application of support vector machine (SVM) learning approach to predict the outcome of the quality control process. The classifier equations are built on the data obtained from the experiments and analyzed with different kernel functions. From the analysis, detailed outcome is presented for six different cases. The results indicate the robustness of support vector classification for the experimental data with two output classes.
본 논문에서는 자동차 배선에 사용되는 커넥터의 조립 불량 상태를 식별하는 품질 검사 시스템을 개발하였다. 방수용 커넥터는 방수를 위하여 내부 Seal을 필수적으로 삽입하여야 하는데 생산 과정에서 누락되거나 이중 삽입되는 경우가 있다. 이를 구분하기 위하여 포토센서와 터치스위치를 사용하여 자동화 검사 지그를 설계하였다. 기존 육안검사의 경우 5인이 하루 8시간 검사하였을 때 6,400개의 커넥터를 검사하였으나 개발된 검사 지그를 사용할 때는 20,000개를 검사하므로 기존의 육안 검사와 비교하여 생산성이 크게 향상되었다.
소비자들이 원하는 제품이 다양해지면서, 경쟁력 있는 제품을 생산하기 위해 자동화 장비의 종류가 다양해지고, 고도화 되어 가고 있다. 일반적으로 장비들은 운영자가 효율적으로 장비를 감시하고, 신속하게 조작할 수 있도록 사용자용 인터페이스 장치(HMI)를 내장하여 제작하고 있다. HMI 장치는 다양한 산업용 컨트롤러와 연결되기 때문에, 디자인하는 단계에서 다양한 컨트롤러의 통신 프로토콜 등의 요소를 이해하고 설정해야 한다. 비전문가들은 다양한 프로토콜 중 호환 가능한 항목을 선택하는데 어려움이 존재할 뿐만 아니라, 화면과 설정이 정적으로 할당되므로 하나의 기기에서 통합 운용하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 모바일 장치를 사용하여, QR코드로 장비의 ID, 통신 프로토콜 등의 정보를 스캔하고, 산업용 컨트롤러에 접속하여 원격으로 표시된 장비 화면을 조작할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 하나의 모바일 장치를 활용하여 다양한 자동화 장비의 통신 환경을 쉽게 설정하고, 감시 및 조작할 수 있어 자동화 장비의 점검 및 관리에 효율이 증대될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 항공기에 탑재되는 무장관리컴퓨터의 하드웨어 검증을 위한 자동시험 장비 개발 사례를 기술한다. 최근 항공기에 요구되는 기능이 다양해지고, 항공전자 장비의 관련 기술이 발전함에 따라 항공전자 장비에 필요한 인터페이스의 종류와 수량이 증가하였다. 무장관리컴퓨터 또한 기존 구형 무장 이외에도 신형 무장에 대한 요구사항이 추가됨에 따라 다량은 인터페이스 제어가 필요하다. 이와 같은 이유로 항공전자 장비의 점검에 투입되는 시간과 인력 소요 또한 증가하고 있으며, 항공전자 장비의 시험 과정을 자동화 및 무인화 할 수 있다면, 더 효율적인 점검 시스템 운용이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 무장관리컴퓨터 하드웨어 기능 검증에 필요한 시험장비의 구조설계 내용과 검증 과정을 자동화하기 위한 시험 소프트웨어 및 시험 시나리오 설계 사례를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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