• Journal of Welding and Joining
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• 제34권2호
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• pp.59-66
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• 2016

The Gas Metal Arc(GMA) welding, called Metal Inert Gas(MIG) welding, has been an important component in manufacturing industries. A key technology for robotic welding processes is seam tracking system, which is critical to improve the welding quality and welding capacities. The objectives of this study were to develop the intelligent and cost-effective algorithms for image processing in GMA welding which based on the laser vision sensor. Welding images were captured from the CCD camera and then processed by the proposed algorithm to track the weld joint location. The proposed algorithms that commonly used at the present stage were verified and compared to obtain the optimal one for each step in image processing. Finally, validity of the proposed algorithms was examined by using weld seam images obtained with different welding environments for image processing. The results proved that the proposed algorithm was quite excellent in getting rid of the variable noises to extract the feature points and centerline for seam tracking in GMA welding and could be employed for general industrial application.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권4호
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• pp.75-80
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• 2018

위성용 카메라의 경우 광학계의 초점을 제어하기 위한 포커싱 메커니즘이 필수적이다. 그러나 국내의 위성용 광학계 포커싱 메커니즘 관련 연구는 시작 단계이며, 관련 보유 기술 또한 열제어형에 국한되어있다. 따라서 본 논문에서는 소형위성용 광학계에 적용 가능한 모터 구동형 포커싱 메커니즘을 제안하였다. 제안된 메커니즘은 모터 구동에 의해 secondary mirror에 z축 변위를 발생시키도록 설계하였다. 또한 서포터에 flexure hinge를 설치하여 사전하중을 가하도록 하여 메커니즘내 부품간 제작공차 및 조립공차로 인한 정렬도 오차를 최소화하도록 하였다. 메커니즘 제작 후 LVDT 센서(linear variable differential transformer sensor)와 레이저 변위측정기로 정렬도(de-space, de-center, tilt)를 측정한 결과 소형위성광학계에 적용 가능한 수준의 정렬도를 갖는 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.623-629
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• 2018

스마트 팩토리는 제 4차 산업혁명시대의 도래와 함께, 제조업과 정보통신기술의 결합을 통하여 사용자가 공장 내 설치된 장비의 시뮬레이션 및 시나리오 설계를 통해 자동으로 제품을 생산하는 시스템 개념으로 해외 주요국에서 이미 추진 정책 및 전략을 발표하고, 관련 기술개발에 주력하고 있다. 또한, 이러한 스마트 팩토리 구현을 위한 기반기술로서 저전력 친환경 LED 조명시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며, LED를 활용한 통신, 위치인식 등 이른바 광 ID 관련 응용기술에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 친환경 저전력의 LED 조명 기반의 광통신 기술을 생산설비 관리에 접목하여, 공장 내 고전압, 고전류, 발전기 등 전자기 간섭의 영향을 받지 않고, 물류 위치 및 부가정보를 안정적으로 식별할 수 있는 시스템을 제안하였으며, 기초 실험을 통해 근거리에서 8가지 컬러가변에 따른 컬러 ID 검출율이 98.8%~93.8% 수준으로 적용 가능성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2430-2434
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• 2005

Automatic FPC punching instrument for the improvement of working condition and cost saving is introduced in this paper. FPC(flexible printed circuit) is used to detect the contact position of K/B and button like a cellular phone. Depending on the quality of the printed ink and position of reference punching point to the FPC, the resistance and current are varied to the malfunctioning values. The size of reference punching point is 2mm and the above. Because the punching operation is done manually, the accuracy of the punching degree is varied with operator's condition. Recently, The punching accuracy has deteriorated severely to the 2mm punching reference hall so that assembly of the K/B has hardly done. To improve this manual punching operation to the FPC, automatic FPC punching system is introduced. Precise mechanical parts like a 5-step stepping motor and ball screw mechanism are designed and tested and low cost PC camera is used for the sake of cost down instead of using high quality vision systems for the FA. 3D Mechanical design tool(Pro/E) is used to manage the exact tolerance circumstances and avoid design failures. Simulation is performed to make the complete vision based punching machine before assembly, and this procedure led to the manufacturing cost saving. As the image processing algorithms, dilation, erosion, and threshold calculation is applied to obtain an exact center position from the FPC print marks. These image processing algorithms made the original images having various noises have clean binary pixels which is easy to calculate the center position of print marks. Moment and Least square method are used to calculate the center position of objects. In this development circumstance, Moment method was superior to the Least square one at the calculation of speed and against noise. Main control panel is programmed by Visual C++ and graphical Active X for the whole management of vision based automatic punching machine. Operating modes like manual, calibration, and automatic mode are added to the main control panel for the compensation of bad FPC print conditions and mechanical tolerance occurring in the case of punch and die reassembly. Test algorithms and programs showed good results to the designed automatic punching system and led to the increase of productivity and huge cost down to law material like FPC by avoiding bad quality.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.