OPC is the preferred communication standard for sharing process control data at all levels of the enterprise and becomes the global standard, sends/receives the data with PLC programs of inspection system via network, and manages various data using OPC server. In this paper, we introduce the developed OPC client system for FPD inspection system with OPC server. To control inspection system through OPC server, we have developed libraries which consist of stage driver, switch driver, microscope driver, image processing, alignment, and task management modules. Also we have developed the test program to verify all functions precisely. We describe the mechanism of inspection system, OPC connection method, and programs.
Various defects are found in FPD (Flat Panel Display) manufacturing process. So detecting these defects early and reprocessing them is an important factor that reduces the cost of production. In this paper, the bare glass inspection system for the FPD which is the early process inspection system in the FPD manufacturing process is designed and implemented using the high performance and accuracy CCD line scan camera. For the preprocessing of the high speed line image data, the Image Processing Part (IPP) is designed and implemented using high performance DSP (Digital signal Processor), FIFO (First in First out), FPGA (Field Programmable Gate Array) and the Data Management and System Control part are implemented using ARM (Advanced RISC Machine) processor to control many IPP and cameras and to provide remote users with processed data. For evaluating implemented system, experiment environment which has an area camera for reviewing and moving shelf is made.
Under a continuous manufacturing process, two dimension inspection system causes problems as blurring effect and low resolution and requires position calibration between frames. One dimension inspection system is, therefore, being researched as a substitution. In this paper, we implement mechanism of switching memory and processing data for reasonable one dimension inspection system. Redundant weft image and noise was suggested to be reduced by new method using modified morphological process and masked erosion process. From resulting image, line data and possible error information were obtained and constructed as a structure. Finally, error detecting algorithm was performed with this data structure. Processing time of error detecting was 0.625ms per line in applied system and experiment showed 94.7% of error detecting ability. This method is 20% faster in speed and 2.7% higher in error detecting ability comparing with the present method.
본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP: Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST: Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.
본 연구에서는 일반 점검용 사진목적으로 촬영되어 저장되어 있는 데이터베이스(Data Base)의 이미지에서 목표물의 색, 형태 및 공간이동 정보를 수치 해석적으로 접근하여 교량의 변위를 산출하는 비접촉, 비타켓 방식의 영상처리기법(Image Processing Technique)을 제안하였다. 수치해석 및 모형실험을 통하여, 일반 교량점검 사진에서 교량의 변위를 추출하는 방법으로 타당함을 검증하였다. 이를 활용하여 공용중인 교량의 온도에 의해 변화하는 교량의 정적 거동특성을 파악할 수 있다.
In this paper, we have proposed an automatic inspection system for cracks on the surface of a structure. The proposed system consists of the imaging system and the veh~cle system. The imaging system. a set of optical sensor, lens, illuminator, storage and their configuration, images the scene and store it on the hard disk. We adopted a linescan camera of 5000 pixel density to achieve high resolution without loss of simplicity. The vehicle system that moves the optical system IS ~mplemented by an AGV. The AGV moves forward at constant velocity and avoid obstacles to acquire a stable image. We have cmplemented an experimental system and have acquired images of the wall of hallway. The image is of 0.1-mmipixel resolution and the scanning time IS about 1 mlsec. The allow able scan.
본 논문에서는 TCP/COF의 불량패턴 검출 알고리즘을 제안하고 실시간 검사 시스템을 구현하였다. TCP/COF는 마이크로미터 단위의 패턴 굵기를 갖는 관계로 검사를 위해서는 작업자가 고성능 현미경을 보며 전수 검사 해야 하는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업자로 하여금 모니터를 보면서 검사시스템이 검출해내는 불량에 대해서 검사할 수 있는 시스템을 제안하였다. 검사 알고리즘은 기준 영상과 검사 영상간의 패턴 비교 방법에 의해 수행된다. TCP/COF의 특성에 맞는 고성능 카메라 및 조명시스템을 구현하기 위하여 카메라의 종류와 조명의 형태 및 광원에 따른 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 구현된 검사 시스템은 TCP/COF 필름의 불량 위치를 작업자에게 정확하게 알려줌을 확인할 수 있었다.
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.
This paper is about vision system that exhibits automatic examination of the conditions of shaft's worm. The system is composed of three part : image acquisition, vision algorithm, and user interface. The image acquisition part is composed of motor control, illumination and optics. The vision algorithm examines the parts by labeling algorithm using shaft image. User interface is divided into two parts, user interface for feature registering with control value settings and user interface for examination operation. The automatic inspection system of this research is a tool for final examination of shaft worm. This tool can be practically used in production lines with simple adjustments.
We propose an outsole measurement/inspection system to improve the quality of the shoe product. It uses the Divide-and-Conquer technique to measure the length of shoes'outsole. First, it detects edge positions of outsole's toe and heel from each image frame using an unique scale block we defined and calculates the outsole's length as the distance of two edge positions. Then it compensates the total length of outsole using the side image of outsole. Next, it classifies the outsole as inferior goods if the measurement error is bigger than 5.8mm. As a result of testing with the various kinds of outsoles, it was shown that the 95% accuracy was acquired within 1mm allowable error range. In conclusion, the proposed inspection system is effective and useful in the measurement/inspection process of shoe product and any material object as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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