본 논문에서는 라인스캔 기술을 이용하여 자동차 사출성형 부품의 결함을 검사하는 방법을 제안한다. 검사대상의 결함을 검사하기 위한 검사 알고리즘은 라인 검출 알고리즘, 결함 분석 알고리즘으로 구성된다. 라인 검출 알고리즘은 레이저 선의 중심점에 해당하는 픽셀의 좌표를 결정한다. 검사 알고리즘은 해당 검사대상 모델에 대한 패턴 데이터와 라인 검출 알고리즘으로부터 얻은 데이터를 이용하여 제품의 불량 유무를 결정한다. 검사 정확도, 처리 시간 등의 평가를 통해 제안하는 검사 방법이 유효함을 확인하였다.
Mini Double Gears Frame is critical part of PDP and also produces couple hundred thousand every month. In the process of mass production, product inspection is very important process. Double Gear, one of the part of machine, was inspected by human eyes which caused mistakes and slow progress. To achieve the speed and accuracy the system was compensated by vision system which is inspecting automatically. The focus value is measured based on the fact that high contrast images have much high frequency edge information. High frequency term of the image is extracted using the high-pass filter and the sum of the high frequency term is used as the focus value. We used a Gaussian smoothing filter to reduce the noise and then measures the focus value using the modified Laplacian filter called a Sum modified Laplacian Focus values for the various lens positions are calculated and the position with the maximum focus value is decided as the focused position. The focus values calculated in various lens position showed the Gaussian distribution. We proposed a method to estimate the best focus position using the Gaussian curve fitting. Focus values of the uniform interval lens positions are calculated and the values are used to estimate the Gaussian distribution parameters to find the best focus position.
Kim, Hyung Tae;Lee, Duk Yeon;Choi, Dongwoon;Kang, Jaehyeon;Lee, Dong-Wook
Current Optics and Photonics
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제6권2호
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pp.161-170
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2022
Three-dimensional (3D) geometric models are introduced to correct vignetting, and a downhill simplex search is applied to determine the coefficients of a 3D model used in digital microscopy. Vignetting is nonuniform illuminance with a geometric regularity on a two-dimensional (2D) image plane, which allows the illuminance distribution to be estimated using 3D models. The 3D models are defined using generalized polynomials and arbitrary coefficients. Because the 3D models are nonlinear, their coefficients are determined using a simplex search. The cost function of the simplex search is defined to minimize the error between the 3D model and the reference image of a standard white board. The conventional and proposed methods for correcting the vignetting are used in experiments on four inspection systems based on machine vision and microscopy. The methods are investigated using various performance indices, including the coefficient of determination, the mean absolute error, and the uniformity after correction. The proposed method is intuitive and shows performance similar to the conventional approach, using a smaller number of coefficients.
Jun-Hwi, So;Sung Yong, Joe;Seon Ho, Hwang;Soon Jung, Hong;Seung Hyun, Lee
Journal of Animal Science and Technology
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제64권5호
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pp.813-829
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2022
Internal and external defects of eggs should be detected to prevent cross-contamination of intact eggs by abnormal eggs during storage. Emerging detection technologies for abnormal eggs were introduced as an alternative to human inspection. The advanced technologies could rapidly detect abnormal eggs. Abnormal egg detection technologies using acoustic response, machine vision, and spectroscopy have been commercialized in the poultry industry. Non-destructive egg quality assessment methods meanwhile could preserve the value of eggs and improve detection efficiency. In order to improve detection efficiency, it is essential to select a proper algorithm for classifying the types of abnormal eggs. This review deals with the performance of the detection technologies for various types of abnormal eggs in recently published resources. In addition, the discriminant methods and detection algorithms of abnormal eggs reported in the published literature were investigated. Although the majority of the studies were conducted on a laboratory scale, the developed detection technologies for internal and external defects in eggs were technically feasible to obtain the excellent detection accuracy. To apply the developed detection technologies to the poultry industry, it is necessary to achieve the detection rates required from the industry.
In this paper, a machine vision system for recognizing and classifying the patterns and marks engraved by die molding or laser marking on the glass panels of computer monitors is suggested and evaluated experimentally. The vision system is equipped with a neural network and an NGC pattern classifier including searching process based on normalized grayscale correlation and adaptive binarization. This system is found to be applicable even to the cases in which the segmentation of the pattern area from the background using ordinary blob coloring technique is quite difficult. The inspection process is accomplished by the use of the NGC hypothesis and ANN verification. The proposed pattern recognition system is composed of three parts: NGC matching process and the preprocessing unit for acquiring the best quality of binary image data, a neural network-based recognition algorithm, and the learning algorithm for the neural network. Another contribution of this paper is the method of generating the training patterns from only a few typical product samples in place of real images of all types of good products.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
Contents 1 In this paper a machine vision system for recognizing and classifying the patterns and marks engraved by die molding or laser marking on glass panel of computer monitor is suggested and evaluated experimentally. The vision system is equipped with a neural network based pattern classifier and searching process based on normalized grayscale correlation and adaptive binarization, which is applicable to the cases in which the segmentation of the pattern area from background using the ordinary blob coloring technique is quite difficult. Inspection process is accomplished via the way of NGC hypothesis and ANN verification. The proposed pattern recognition system is composed of three...
최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.
A tape feeder of a SMD(Surface Mount Device) mounter is a device that sequentially feeds electronic components on a tape reel to the pick-up system of the mounter. As components are getting much smaller, feeding accuracy of a feeder becomes one of the most important factors for successful component pick-up. Therefore, it is critical to keep the feeding accuracy to a specified level in the assembly and production of tape feeders. This paper describes a tape feeder inspection system that was developed to automatically measure and inspect feeding accuracy using machine vision. It consists of a feeder base, an image acquisition system, and a personal computer. The image acquisition system is composed of CCD cameras with lens ...
물품 검사를 위한 산업현장에서는 물품의 표면뿐만 아니라 내부 부품결함 검사 또한 필요하다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사를 수행하기는 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 휴대용 X-선 DR 영상 획득 장치를 이용하여 영상을 실시간으로 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. X-선 영상을 얻은 후 머신영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 오차범위를 허용하면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 시스템을 개발하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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