The visual inspection of electronic parts consists of two steps: automatic visual inspection and verification inspection. In the stage of a verification inspection, the human inspector sequentially inspects all the areas which detected in the automatic inspection. In this study, we propose an algorithm to determine the order of verification inspection by Bayes inference well known in the field of machine learning. This is a method of prioritizing a region estimated to have a high probability of defect using experience data of past inspection. This algorithm was applied to the visual inspection of ultraviolet filters to verify its effectiveness. As a result of the comparison experiment, it was confirmed that the verification inspection can be completed 30% of the conventional method by adapting proposed algorithm.
The particulate matter that was emitted always come up by atmospheric environmental problem. Running on the road vehicles must have regular inspection at regular period and make sure the emissions of exhaust gases exceed the legal standards. Emission test for the atmospheric environment, but it is not free from the particulate matter. Currently, emission test of vehicle inspection is divided into regular inspection and close inspection. Regular inspection and close inspection differ not only the method of emission test, but also the facility standards that must have for this inspection. According to the "Regulations on the Implementation of Comprehensive vehicle Inspection, etc.", close inspection must have trapping device that is trap particulate matter by emission test to vehicle. However, regular inspection is different. Regular inspection do not specify any criteria for trapping facilities. Therefore, this study is confirm how to prevent the emission of particulate matter to the atmosphere during the year when mandatory trapping facilities are required to trapped particulate matter in the regular inspection.
To investigate the effect of illumination conditions on visual inspection performance for TV panel glasses, three dependent variables, inspection time, error, and preference , were measured and analyzed through two consecutive experiments. The first experiment for reflection inspection was conducted using two independent variables, position and brightness. The second experiment for transparent inspection was made using two independent variables, height and brightness. The summary of the results of the experiment for reflection inspection are as follows ; The inspection performance of the position right above the subject (Position 1) was the best among the conditions in terms of errors, while the performance of the position slightly in front of and above the subject(Position 2) was the best in terms of inspection times. Inspection time was statistically different according to the brightness conditions specifically at the position in front of the subject(Position 3). The results of the second experimen for transparent inspection are that the inspection performance at medium height (Height 2) was the best among the three conditions in terms of errors while the performance at lower height(Height 3) was the best in subject preference. Based upon both results with respect to actual field conditions, two alternative inspection station designs were proposed for each lighting conditon.
This paper has presented the headlight inspection standards and methods of two-wheeled motorcycles considering Korean Motor Vehicle Safety Standards (KMVSS), Korean Motor Vehicle Inspection Standards (KMVI) and the inspection standards of the International Motor Vehicle Inspection Committee (CITA). As a result of analyzing the headlight luminous intensity test result with fixed inspection equipment, 21% does not meet the inspection standard proposed in this study, and 33.3% in mobile inspection equipment does not meet. The average luminous intensity of motorcycle less than 50 cc is 8,340 cd, so all the lightweight small sized motor cycles do not meet the proposed headlight inspection standard.
The appearance inspection of various electronic products and parts has been executed by the eyesight of human. But inspection by eyesight can't bring about uniform inspection result. Because the appearance inspection result by eyesight of human is changed by condition of physical and spirit of the checker. So machine vision inspection system is currently used to many appearance inspection fields instead of the checker. However the inspection result of machine vision is changed by the illumination of workplace. Therefore we have used a power-law transformation in this paper. for improvement of vision inspection accuracy and could increase inspection accuracy of vision system. Also this system has been developed only using PC, CCD Camera and Visual C++ for universal workplace.
In this paper, we address an optimization problem for minimizing the inspection and rework cost in an inspection-rework system, which forms a network of nodes including a K-stage inspection system, storage areas for items, a source inspection shop, and a re-inspection shop. We assume that (n, 0) acceptance sampling is performed in the source inspection shop and that only 100(1-r)% of items of rejected lots are re-inspected in the re-inspection shop. Since all the nodes are interrelated, in order to formulate our steady-state objective function, we make a steady-state network flow analysis between nodes, and derive both the steady-state amount of flows between nodes and the steady-state fraction defectives by solving a nonlinear balance equation. Finally we provide some fundamental properties and an enumeration procedure for determining the optimal values of (K, r) which both minimizes our objective function and attains a given target average outgoing quality.
Song, Bohyeon;Jeong, Seunghwan;Lee, Jin Gang;Choi, Jaehyun
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2023.05a
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pp.161-162
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2023
The construction inspection is conducted by the contractor or construction supervisor after a certain stage of work has been completed. As the consturction inspection task is dependant on construction schedule, however, it is difficult to plan inspection task systematically, resulting in increased supervision costs, delays in construction, and disputes. Therefore, this study aims to integrate inspection work with schedule management to systematize inspection procedures. Firstly, the inspection work is defined based on the construction supervision checklist. Then its relationship with the construction process, required time, and resources for inspection tasks are defined in construction schedule. Lastly, a process management program is used to assess the effects of applying the inspection work and examine changes in the overall construction period and process management. The proposed method in this study can support to plan construction inspection more systematically and to improve the effectiveness of construction quality management.
Inspection policies deal with stochastically failing systems in which failures cannot be detected without inspection. In this paper, we considered an effective inspection policy to detect system failure under imperfect inspection. Approximate total expected cost is derived and a simple algorithm to determine inspection schedule is Presented. Numerical examples showed that the inspection policy is easily applicable and cost effective.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.19
no.4
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pp.115-123
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1993
This paper presents an alternative inspection method for counting items of a lot(or kit) in production lines or distribution centers. In this inspection, lots are weighed instead of counting all items of the lots in order to reduce the effort required for the 100% manual counting inspection. Inspection errors of this inspection procedure are analyzed and the impact of the variability of item weights on inspection errors are investigated. Two approaches, the cost assessment approach and the bicriterion decision making approach, are presented for the implementation of this inspection procedure.
Computer-Aided Inspection Planning (CAIP) is the integration bridge between CAD/CAM and Computer Aided Inspection (CAI). A CAIP system for On-Machine Measurement (OMM) is proposed to inspect the complicated mechanical parts efficiently during machining or after machining. The inspection planning consists of Global Inspection Planning (GIP) and Local Inspection Planning (LIP). In the GIP, the system creates the optimal inspection sequence of the features in a part by analyzing the various feature information such as the relationship of the features, Probe Approach Directions (PAD), etc. Feature groups are formed for effective planning, and special feature groups are determined for sequencing. The integrated process and inspection plan is generated based on the sequences of the feature groups and the features in a feature group. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. In the LIP of Part II, the system generates inspection parameters. The integrated inspection planning is able to determine optimum manufacturing sequence for inspection and machining processes. Finally, the results are simulated and analyzed to verify the effectiveness of the proposed CAIP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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