To verify the 2D or 3D positioning accuracy of a multi-axes stage is not easy, particularly, in the case the moving path of the stage is not linear. This paper is a study on a measuring method for the curved path accurately. A machine vision technique is used to trace the moving path of two-axes stage. To improve the accuracy of machine vision, a zoom lens is used for the 2D micro moving path. The accuracy of this method depends of the CCD resolution and array align accuracy with the zoom lens system. Also, a further study for software algorithm is required to increase the tracing speed. This technique will be useful to trace a small object in the 2D micro path in real-time accurately.
This study was to develop a machine vision system to detect and to discriminate 5 kinds of apple surface defectbruise, decay. fleck, worm hole and scar. To detect the defects from an image of apple, thresholding technique was applied to images on various frames (R, G, B, H, S and I) of the color machine vision and an image of near infrared (NIR). To discriminate the detected region of defect, various features of the 5 kind defect regions were extracted from the 4 kinds of images selected above. The features were size of area, roundness, axes length ratio, mean and valiance of pixel values, standard deviation of real part of amplitude spectrum in frequency domain obtained by Fourier transform of pixel data and mean and standard deviation of power spectrum obtained by the same transform of pixel data. Routines to discriminate the defects from the features of image were developed and tested to prove their validity. The test resulted that I-frame and NIR images were the most desirable. Accuracies of the two images to discriminate the defects were noted as 76% and 77%, respectively.
Passive ranging is a critical part of machine vision measurement. Most of passive ranging methods based on machine vision use binocular technology which need strict hardware conditions and lack of universality. To measure the distance of an object placed on horizontal plane, we present a passive ranging method based on monocular vision system by smartphone. Experimental results show that given the same abscissas, the ordinatesis of the image points linearly related to their actual imaging angles. According to this principle, we first establish a depth extraction model by assuming a linear function and substituting the actual imaging angles and ordinates of the special conjugate points into the linear function. The vertical distance of the target object to the optical axis is then calculated according to imaging principle of camera, and the passive ranging can be derived by depth and vertical distance to the optical axis of target object. Experimental results show that ranging by this method has a higher accuracy compare with others based on binocular vision system. The mean relative error of the depth measurement is 0.937% when the distance is within 3 m. When it is 3-10 m, the mean relative error is 1.71%. Compared with other methods based on monocular vision system, the method does not need to calibrate before ranging and avoids the error caused by data fitting.
Park, Jin-Woo;Yook, Hyun-Ho;Boo, Kwang-Suck;Che, Woo-Seong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1953-1957
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2004
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 for 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 tracking algorithm.
If any of the set parameters such as the environment temperature, mold temperature are not maintained at a consistent level, the fail rate of injection molding products is increased. The price of the injection molding machine is very high, so in order to maximize the utilization of the machine that is required the production of a number of different products with minimum fail rate using a single machine. To prevent the defect products by an inspection process with perfect quality is very important to minimizing production of defect products in the molding process. Vision inspection systems are widely utilized in various manufacturing industries for quality assurance purposes. The vision inspection system consists of CCD camera and lighting system to capture the image of the subject of inspection, an image comparison algorithm using to determine the pass/fail of the products, and mechanical devices for the operation of the whole system. This research focuses on the development of the vision inspection system to process the inspection of an automobile parts. We developed a mechanical devices for the inspection of the injection molding products and an image comparison algorithm to determine the pass/fail result of the inspection based on the molding image and the accepted product image.
In this study, the control of mounting system for MLGA package was developed using machine vision for the control of rotation position compensation and mounting position of X-Y table. Two types of materials, polymer and alumina, were used for the dielectric insulator of the MLGA. The illumination system and the algorithm of position compensation which is suitable for these materials was developed. We found that the mounting accuracy enough to the degree of${\pm}10{\mu}m$ when MLGA was mounted on the PCB.
Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection due to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.
Today, automobile world market is highly competitive. In order to strengthen the competitiveness, quality of automobile is recognized as important and efforts are being made to improve the quality of manufactured components. The directional ability of automobile has influenced on driver directly and hence it must be solved on the preferential basis. In the present research an automated vision system has been developed th inspect the front chassis module. To interpret the inspection data obtained for front chassis module, new interpreting algorithm have been developed. Previously the control of tolerance front chassis module was done manually. With the help of the new algorithm developed, the dimension is calculated automatically to check whether the front chassis module is within the tolerance limit or not.
This paper describes a measuring device of glass thickness using machine vision and image processing techniques on real-time. Today, the machine vision enable to inspect fast and exactly than human's eyes. The presented system has advantages of continuous measurement, flexibility and good accuracy. The system consists of a laser diode, a CCD camera with PC. The camera located on the opposite side of the incident beam measures the distance between two reflected laser beams from the glass top and bottom surface. We apply a binary algorithm to convert and analyze the image from camera to PC. Laser point coordination by border tracing algorithm is used to find the center of beam circle. The measured result was compared with micrometer and showed 0.002mm accuracy. Finally, the errors were discussed how to minimize the influence of glass wedge angle and angular error of moving stage.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.354-362
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2000
In Korea, researches on year-round leaf vegetables production system are in progress, most of them focused on environmental control. Therefore, automation technologies for harvesting, transporting, and grading are in great demand. A robot system for harvesting lettuces, composed of a 3-DOF (degree of freedom) manipulator, an end-effector, a lettuce feeding conveyor, an air blower, a machine vision system, six photoelectric sensors, and a fuzzy logic controller, was developed. A fuzzy logic control was applied to determine appropriate grip force on lettuce. Leaf area index and height were used as input variables and voltage as an output variable for the fuzzy logic controller. Success rate of the lettuce harvesting was 94.12%, and average harvesting time was approximately 5 seconds per lettuce.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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