There are many different types of surface defects on semiconductor Integrated Chips (IC's) caused by various factors during manufacturing process, such as Scratch, Flash, Resin bleed, and Melting. These defects must be detected and classified by an inspection system for productivity improvement and effective process control. Among defects, in particular, Resin bleed and Melting are the most difficult ones to classify accurately. The brightness value and the shape of Resin bleed and Melting defects are so similar that normally it is difficult to classify the Resin bleed and Melting. In this paper, we propose a segmenting method and a set of features for detecting and classifying the Resin bleed and Melting defects.
Corrosion of reinforcing steel bars is a major concern for ocean engineers when reinforced concrete structures are exposed to marine environments. Evaluating the degree of corrosion and corrosion-induced defects is extremely necessary to pursue a proper retrofit or rehabilitation plan for reinforced concrete structures. A promising inspection should be carried out for the evaluation, otherwise the retrofit or rehabilitation process would be useless. Nowadays, ultrasonic guided wave-based inspection techniques become quite promising for the inspection, mainly because of their long-range propagation capability and their sensitivity to different types of defects or conditions. Evaluating haw the guided waves response to the different types of defects or conditions is quite challenging and important. This study shows how surface conditions of reinforcing bars and a corrosion-induced defect, separation, affect guided wave propagation in reinforced concrete. Experiments and associated signal analysis show the sensitivity of guided waves to the surface conditions, as well as the amounts of separation at the interface between. concrete and steel bar.
A new neural network classifier is proposed for the automatic real-time surface inspection of high-speed cold steel strips having 11 different types of defects. 46 geometrical and gray-level features are extracted for the defect classification. 3241 samples of Posco's Kwangyang steel factory are used for training and testing the neural network classifier. The developed classifier produces plausible 15% error rate which is much better than 20-30% error rate of human vision inspection adopted in most of domestic steel factories.
A new neural network classifier is proposed for the automatic real-time surface inspection of high-speed cold steel strips having 11 different types of defects. 46 geometrical and gray-level features are extracted for the defect classification. 3241 samples of Posco's Kwangyang steel factory are used for training and testing the neural network classifier. The developed classifier produces plausible 15% error rate which is much better than 20-30% error rate of human vision inspection adopted in most of domestic steel factories.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
It is essential to develop a large capacity, non-contact nondestructive inspection system having high reliability to investigate repaired and strengthened structures. Nowadays, an infrared camera is widely used in non-contact nondestructive inspection system. Because an infrared camera is sensitive to the surrounding environment, it is necessary to improve a sensitivity of thermal image information and a relationship between defects and thermal image information. In this papaer, presented is an optimum void detection chart for the optimum conditions to detect infrared rays from inside and outside defects like voids and cracks in concrete structures using extensive computer simulation. Sensitivity studies are performed with respect to variables influencing the temperature distribution such as heating temperature, heating time, and geometries of defect, etc. It may be stated that it could be successfully utilized for the non-contact nondestructive inspection system to detect defects in concrete structures.
There are many weld defects such as surface crack, lack of fusion, and imcomplete penetration in the butt joint of the existing steel bridges. The crack-like defects may significantly reduce the fatigue life of the structure. This paper presents the procedure and the results of the fatigue assessment of the butt joints with weld defect in the existing steel girder bridge. The butt joints with imcomple penetration were instrumented with strain gages to determine the stress histogram under normal traffic. Based on the measured stress histogram the crack propagation analyses were performed for the fatigue assesment. By using the suggested procedure and methodology, one can decide the time of periodic inspection and the necessity of repair of the butt joints with serious weld defects in the existing steel bridge.
In this paper, the hybrid illumination system for effectively detecting surface defects in steel plate with lowcontrast, non-uniformity and featureless is designed based on illuminance uniformity. First of all, characteristics of steel plate defects were considered and typical inspection illumination system is implemented. Optimum illumination parameters for uniformly illuminating an inspection area in the typical illumination system are selected based on the illuminance uniformity and illuminance distribution measurement. The illuminance uniformity and illuminance distribution are measured using an illuminometer based on the arduino. Through illuminance distribution analysis of the typical illumination, an hybrid illumination is designed by fusing bi-directional illumination and coaxial illumination. The hybrid illumination showed higher uniformity ratio and illuminance distribution than the typical illuminations. The hybrid illumination system showed the ability to uniformly illuminate the entire inspection region of steel plate surface.
본 논문은 모터 샤프트 제조 공정에서 발생하는 이중컷 불량을 검사하기 위한 영상 처리 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 영상의 밝기를 이용하여 외곽선을 추출하는 단계와 추출된 외곽선을 이용하여 이진화된 경계선 그래프를 구하는 단계, 최종적으로 이진화된 경계선 그래프를 이용하여 불량품을 판정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서는 두 절단면이 분리되어 있는 결함과 두 절단면이 연결되어 있는 결함을 각각 type 1 결함과 type 2 결함이라고 정의하였다. 실제 제조 과정에서 112개의 양품과 44개의 불량품 (type 1 불량 34개 및 type 2 불량 10개) 샘플을 수집하였으며, 수집한 샘플을 이용하여 제안된 알고리즘을 검증하였다. 알고리즘 시험 결과 100% 정확도로 양품과 불량품을 판정하였으며, 불량품의 경우도 type 1 불량과 type 2 불량을 정확히 구분하는 것으로 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 추가적으로 다양한 샘플에 대해 신뢰성을 확보한 후 실제 현장에 사용할 계획이다.
본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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