A real-time inspection system has been developed by combining CCD based image processing algorithm and a standard lighting equipment. The system was tested for defective fabrics showing nozzle contact scratch marks, which are one of the frequently occurring defects. Two algorithms used were compared according to both their processing time and detection rate. First algorithm (algorithm A) was based on morphological image processing such as dilation and opening for effective treatment of defective printing areas while second one (algorithm B) mainly employs well-defined edge detection technique based on canny detector and Zermike moment. It was concluded' that although both algorithms were quite successful, algorithm B showed relatively consistent performance than algorithm A in detecting complex patterns.
This study is to implement automatic inspection system of motor body panel by visual system. since it is inefficient to examine adhesion condition of components with the naked eye, image processing algorithm is presented to replace the existing manual inspection process with an automatic inspection process the developed automatic inspection system presents tile examination method of the adhesion condition of components with a pixed camera, which leads to an increase of the productivity and a reduction of manufacturing cost
본 논문은 다양한 제품의 불량 검사를 위한 비전 검사시스템을 개발하였다. 대부분의 기존 검사 시스템은 하나의 제품에 대하여 검사가 가능하도록 설계되었다. 그래서 동일한 검사시스템에서 다른 제품을 검사하기 위해서는 비용과 시간을 들여 시스템을 업데이트하거나 교체를 해야 했다. 본 논문에서는 추가적인 작업이 없어도 적은 비용으로 다양한 제품을 검사할 수 있는 유연한 검사시스템을 제안하였다. 이를 위해 사용하기 편리한 사용자 인터페이스와 특별한 변경 없어도 다양한 제품에 적용 가능한 영상처리 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 히스토그램의 형태에 따라 제한된 범위 내에서 임계값을 변경하면서 정상제품 이미지와 불량제품 샘플 이미지간의 상관계수를 구하고 구한 상관계수에서 가장 작은 것을 해당 제품의 검사에 사용할 임계값으로 결정한다. 시스템을 검증하기 위해 핸드폰 케이스 불량 검사에 적용하여 Otsu의 방법과 비교하였다.
In this paper, a optimal algorithm that can produce the FOV is proposed in terms of using the Kohonen's Self-Organizing Map(KSOM). A FOV, that stands for "Field Of View", means maximum area where a camera could be wholly seen and influences the total time of inspection of vision system. Therefore, we draw algorithm with a KSOM which aims to map an input space of N-dimensions into a one-or two-dimensional lattice of output layer neurons in order to optimize the number and location of FOV, instead of former sequentila method. Then, we show demonstratin through computer simulation using the real PCB data. PCB data.
Quality control is essential to the final product in BGA-type PCB fabrication. So, many automatic vision systems have been developed to achieve speedy, low cost and high quality inspection. A multiple threshold selection algorithm is a very important technique for machine vision based inspection. In this paper, an inspected image is modeled by using fuzzy sets and then the parameters of specified membership functions are estimated to be in maximum fuzzy entropy with the probability of the fuzzy sets, using the exhausted search method. Fuzzy c-partitions with the estimated parameters are automatically generated, and then multiple thresholds are selected as the crossover points of the fuzzy sets that form the estimated fuzzy partitions. Several experiments related to flip chip BGA images show that the proposed algorithm outperforms previous ones using both entropy and variance, and also can be successfully applied to AVI systems.
본 연구에서는 Fuse의 캡 tinning 후 불량선별 공정을 자동화하기 위한 알고리즘을 설계하였다. 퓨즈 제조공정에서 퓨즈의 캡에 납을 삽입하는 것을 tinning 공정이라 한다. Tinning 후 불량선별을 하는 공정에서 기존에는 사랑의 육안에 의해 검사 하였으나, 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 불량을 검사 하는 알고리즘을 설계 하였다. 검사 알고리즘은 캡의 내부를 촬영한 후 촬영된 이미지를 영상처리 과정을 거쳐서, 캡 내부의 납의 분포도를 검사하고 기준값과 비교하여 불량을 선별하도록 하였다.
In this paper, We propose an Image processing algorithm for a paper-cup inner defect inspection. First, we devide a cup image to four sections considering the characteristic of a cup and filter noises limit by using the flood-fill algorithm and median filter. Second, to obtain the clearer inspection result of the edge point inner cup, We apply the sharpening convolution filer to the objected inspect the edge points by using the LOG edge detector. Third, executing sub-pixel operation with the orignal image, we find the defect parts in the cup. Finally, denoting the inspected defect parts as rectangular, we recompose the images of the defected ones.
독립형 비전을 사용한 자동차용 부품인 밸브씰 검사 시스템을 개발하고 구성하였다. 구성부품은 8대의 독립형 CCD카메라, 검사를 위해 밸브 씰을 공급해 주는 기구장치로서 구성되었다. 2가지 형태의 밸브 씰 불량 유형에 대한 영상처리 알고리즘을 제안하였으며, 알고리즘의 효율성은 실험을 통하여 입증하였고 정밀한 상태로 0.7초 이내에 검사가 완료되도록 하였다. 이러한 검사 시스템은 자동차 부품산업에서 다양한 응용 분야로서 사용될 수 있을 것이다.
8각 미러를 이용한 원형 오링, 볼트, 플라스틱 가스켓의 측면 검사시스템을 개발하였다. 검사시스템은 1대의 CCD 카메라와 조명, 1, 2차 8각 미러로 이루어졌으며, 3종류 샘플의 영상 획득을 위해 조명과 미러를 조정하여 시스템을 구성하고 이에 대한 영상처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 효율성은 각각의 제품에 대하여 실험을 통하여 입증하였고 검사속도는 독립형 카메라로 최대 0.2초 이내이었다. 이러한 검사 시스템은 다양한 원형제품의 측면검사에서 응용될 수 있다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권1호
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pp.96-104
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2006
We propose a path planning method to improve the productivity of AOI (automated optical inspection) machines in PCB (printed circuit board) assembly lines. The path-planning problem is the optimization problem of finding inspection clusters and the visiting sequence of cameras to minimize the overall working time. A unified method is newly proposed to determine the inspection clusters and visiting sequence simultaneously. We apply a hybrid genetic algorithm to solve the highly complicated optimization problem. Comparative simulation results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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