Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.307-308
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2006
This paper is about the development of automatic inspection system of welded nuts on Support hinge using machine vision for the improvement of working condition. Until now, projection welding process was performed by operator. Also, inspection of welded nuts is performed manually and recorded by the operator's naked eye. So these processes caused the produce of poorly-made articles. To improve this manual operation, inspection system using machine vision is introduced. Test algorithm, lighting system and program showed good results to the designed inspection system and led to the increment of productivity.
In this study, we develop a remocon inspection automatic system using machine vision technique. By our proposed inspection system, the inspection accuracy and processing time was considerably improved.
Recently, the scope of the smart factory has been expanded, and process research to minimize the part that requires manpower in many processes is increasing. In the case of detecting defects in the appearance of small products, precise verification using a vision system is required. Reliability and speed of inspection are inefficient for human inspection. In this paper, we propose an algorithm for inspecting product appearance defects using a machine vision system. In the case of the remote control targeted in this paper, the appearance is different for each product. Due to the characteristics of the remote control product, the data obtained using two cameras is compared with the master data after denoising and stitching steps are completed. When the algorithm presented in this paper is used, it is possible to detect defects in a shorter time and more accurately compared to the existing human inspection.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.4
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pp.41-52
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2014
In this paper, O-ring size measurement algorithm based on a small machine vision inspection equipment which can replace a expensive and large machine vision inspection equipment is presented. The small machine vision inspection equipment acquires a image from a CCD camera shooting a measurement plane which located on a back light and the proposed size measurement algorithm is apply to the image. For improvement of size measurement accuracy, camera lens distortion correction and perspective distortion correction are conducted by software technique. Consider O-ring's shape, ellipse fitting model is applied. In order to increase the reliability of ellipse fitting, RANSAC algorithm is applied.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1131-1135
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2005
Since human is vulnerable to emotional, physical and environmental distractions, most human inspectors cannot sustain a consistent 8-hour inspection in a day specifically for small components like door locking levers. As an alternative for human inspection, presented in this study is the development of a machine vision inspection system (MVIS) purposely for door locking levers. Comprises the development is the structure of the MVIS components, designed to meet the demands, features and specifications of door locking lever manufacturing companies in increasing their production throughput upon keeping the quality assured. This computer-based MVIS is designed to perform quality measures of detecting missing portions and defects like burr on every door locking lever. NI Vision Builder software for Automatic Inspection (AI) is found to be the optimum solution in configuring the needed quality measures. The proposed software has measurement techniques such as edge detecting and pattern-matching which are capable of gauging, detecting missing portion and checking alignment. Furthermore, this study exemplifies the incorporation of the optimized NI Builder inspection environment to the pre-inspection and post-inspection subsystems.
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.10
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pp.1030-1035
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2014
Machine vision inspection systems have replaced human inspectors in defect inspection fields for several decades. However, the inspection results of machine vision are often affected by small changes of illumination. When small changes of illumination appear in image histograms, the influence of illumination can be decreased by transformation of the histogram. In this paper, we propose an enhanced histogram matching algorithm which corrects distorted histograms by variations of illumination. We use the resolution resizing method for an optimal matching of input and reference histograms and reduction of quantization errors from the digitizing process. The proposed algorithm aims not only for improvement of the accuracy of defect detection, but also robustness against variations of illumination in machine vision inspection. The experimental results show that the proposed method maintains uniform inspection error rates under dramatic illumination changes whereas the conventional inspection method reveals inconsistent inspection results in the same illumination conditions.
This paper presents a vision based autonomous inspection system for welding quality control of car sinking seat. In order to overcome the precision error that arises from a visible inspection by operator in the manufacturing process of a car sinking seat, this paper proposes the MVWQC (machine vision based welding quality control) system. This system consists of the CMOS camera and NI machine vision system. The image processing software for the system has been developed using the NI vision builder system. The geometry of welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured image with median filter applied on it. Experiments have been performed to verify the proposed MVWQC of car sinking seat.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.4
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pp.1559-1564
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2011
This study presents the development of a machine vision inspection system(MVIS) purposely for car seat frames as an alternative for human inspection. The proposed MVIS is designed to meet the demands, features and specifications of car seat frame manufacturing companies in striving for increased throughput of better quality. This computer-based MVIS is designed to perform quality measures by detecting holes, nuts and welding spots on every car seat frame in real time. In this study, the NI Vision Builder software for Automatic Inspection was used as a solution in configuring the aimed quality measurements. The techniques for visual inspection are optimized through qualitative analysis and simulation of human tolerance on inspecting car seat frames. Furthermore, this study exemplifies the incorporation of the optimized vision inspection environment to the pre-inspection and post-inspection subsystems. The system built on this proposed MVIS for car seat frames has successfully found the possible detections.
The goal of this paper is accuracy improvement of appearance inspection by using image separation average value matching method. 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 average value matching in this paper for improvement of vision inspection accuracy and could increase inspection accuracy of vision system. In other words, we made an effort for elevation of vision inspection accuracy by making the identical image separation average value of reference image and input image. Also this system has been developed only using PC, CCD Camera and Visual C++ for universal workplace.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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