This paper is about the development of Automatic FPC(flexible printed circuit) punching instrument for the improvement of working condition and cost saving. FPC is used to detect the contact position of keyboard 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 punching accuracy 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 fur the sake of cost down instead of using high quality vision systems for the factory automation. Test algorithms and programs showed good results to the designed automatic punching system and led to the increasement of productivity and huge cost down to law material like FPC by avoiding bad quality.
In teleoperating, as seeing the monitor screen obtained from a camera instituted in the working environment, human operator generally controls the slave arm. Because we can see only 2-D image in a monitor, human operator does not know the depth information and can not work with high accuracy. In this paper, we proposed a traded control method using an visual sensor for the purpose of solving this problem. We can control a teleoperation system with precision when we use the proposed algorithm. Not only a human operator command but also an autonomous visual sensor feedback command is given to a slave arm for the purpose of coincidence current image features and target image features. When the slave arm place in a distant place from the target position, human operator can know very well the difference between the desired image features and the current image features, but calculated visual sensor command have big errors. And when the slave arm is near the target position, the state of affairs is changed conversely. With this visual sensor feedback, human does not need coincide the detail difference between the desired image features and the current image features and proposed method can work with higher accuracy than other method without, sensor feedback. The effectiveness of the proposed control method is verified through series of experiments.
Visual inspection is regarded as one of the critical activities for quality control in a manufacturing company. it is thus important to improve the performance of detecting a defective part or product. There are three probable working modes for visual inspection: fully automatic (by automatic machines), fully manual (by human operators), and semi-automatic (by collaboration between human operators and automatic machines). Most of the current studies on visual inspection have been focused on the improvement of automatic detection performance by developing a better automatic machine using computer vision technologies. However, there are still a range of situations where human operators should conduct visual inspection with/without automatic machines. In this situation, human operators'performance of visual inspection is significant to the successful quality control. However, visual inspection of components assembled into a mobile camera module belongs to those situations. This study aims to investigate human performance issues in visual inspection of the components, paying more attention to human errors. For this, Abstraction Hierarchy-based work domain modeling method was applied to examine a range of direct or indirect factors related to human errors and their relationships in the visual inspection of the components. Although this study was conducted in the context of manufacturing mobile camera modules, the proposed method would be easily generalized into other industries.
The machine vision has been applied to a number of industrial applications for quality control and automations to improve the manufacturing processes. In this paper, the automation system using the machine vision is developed, which is applicable to the marking process in a steel production process line. The working environment is very harsh to workers so that the automatic system in the steel industry is required increasingly. The developed automatic marking system consists of several mechanical and electrical elements such as the laser position detecting sensor system fur a structured laser beam which is projected to the billet in order to detect the geometry of the billet. An image processing algorithm has been developed to percept the two center positions of a camera and a billet, respectively, and to align two centers. A series of experiments has been conducted to investigate the performance of the proposed algorithm. The results show that two centers of the camera and the billet could be detected very well and differences between two center positions could be also decreased via the proposed location error decreasing algorithm.
새만금 방조제 건설 이후 새로운 갯벌 생성이 보고되고 있는 1호 방조제 앞 대항리 갯벌의 지형 변화에 대한 영상 관측을 수행하였다. 갯벌 지역은 이동상의 어려움과 밀/썰물에 따른 시간상의 제약으로 국지 혹은 소수 기선의 현장 관측만으로 제한되는 경우가 많다. 본 연구에서는 밀물시 조간대 갯벌에서 이동하는 수륙 경계선은 간조와 만조 정선 사이의 등고선을 나타낸다는 자연적인 원리를 이용하여 연속 촬영된 영상에서 관측된 수륙 경계선에 대한 실제 공간 좌표를 계산하고 이를 모두 통합함으로서 조간대 지형에 대한 3차원 지형정보를 획득하였다. 2005년 9월부터 2009년 9월까지 6차례의 영상 관측 결과를 분석한 결과 1호 방조제 외측 갯벌은 매년 평균 0.127 m 씩 퇴적된 것으로 나타났으며 공간적 및 시간적으로 다양한 변화를 보였다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 차 엔진의 누수 방지를 위한 실링 처리 후 실링 처리 영역에 대한 정확도를 검사하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 실제 생산라인에서 동작하는 자동차 엔진 실링검사 시스템을 개발하였다. 검사 방법은 기존에 제안된 영상처리 기법에 기반을 두는 세 가지 검사 방법들이 갖는 설치의 어려움, 높은 계산의 복잡도, 유사 색 기름에 의한 실링검사 성능 저하 등의 여러 가지 단점을 해결하고 저 비용의 시스템을 개발하기 위해 개발되었다. 제안하는 시스템은 기존의 방법에서 적용하지 않은 설링 전후의 차영상을 활용하는 기법을 이용하여 다양한 환경변화에 적응적이며, 고정형 카메라 1대로 검사가 가능한 저 비용 시스템이다. 실제 생산라인에서의 비교 실험을 통해 제안하는 실링검사 방법은 기존의 생산라인에서 적용되고 있는 세 가지 다른 방법들에 비해 높은 실링검사 정확도를 보여 성능의 우수성을 입증하였다.
A simultaneous measurement system that can analyze the flaw-structure interactions has been developed This system consists of four CCD cameras, two for capturing instantaneous flaw fields and two for tracking a solid body. The three-dimensional vector fields around a cylinder are measured while the motion of the cylinder forced by the flow field is measured simultaneously with the constructed system The cylinder is pended in the working fluid of a water channel and the surface of the working fluid is forced sinusoidal to make the cylinder bounced Reynolds number for the mean main stream is about l000. The interaction between the flaw fields and the cylinder motion is examined quantitatively.
Recently, a special purpose machine with two manipulators and quadruped crawler system has been developed for rapid life-saving and initial restoration work at disaster sites. This special purpose machine provides the driver with various environmental recognition functions for accurate and rapid task determination. In particular, the human detection technology assists the driver in poor working conditions such as low-light, dust, water vapor, fog, rain, etc. to prevent secondary human accidents when moving and working. In this study, a human detection module is developed to be mounted on a special purpose machine. A thermal sensor and CCD camera were used to detect victims and nearby workers in response to the difficult environmental conditions present at disaster sites. The performance of various AI-based life detection algorithm were verified and then applied to the task of detecting various objects with different postures and exposure conditions. In addition, image visibility improvement technology was applied to further improve the accuracy of human detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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