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.
영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정 데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.755-764
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1996
A multispectral imaging system with selected wavelength optical filter was demonstrated feasible for food safety inspection. Intensified multispectral images of carcasses were obtained with visible/near-infrared optical filters(542-847 nm wavelengths) and analyzed. The analysis of textural features based on co-occurrence matrices was conducted to determine the feasibility of a multispectral image analyses for discriminating unwholesome poultry carcasses from wholesome carcasses. The mean angular second moment of the wholesome carcasses scanned at 542 nm wavelength was lower than that of septicemic (P$\leq$0.0005) and cadaver(P$\leq$0.0005) carcasses. On the other hand, for the carcasses scanned at 700nm wavelength , the feature values of septicemic and cadaver carcasses were significantly (P$\leq$0.0005) different from wholesome carcasses. The discriminant functions for classifying poultry carcasses into three classes (wholesome, septicemic , cadaver) were developed using linear and quadr tic covariance matrix analysis method. The accuracy of the quadratic discriminant models, expressed in rates of correct classification, were over 90% for the classification of wholesome, septicemic, and cadaver carcasses when textural features from the spectral images scanned at the wavelength of 542 and 700nm were utilized.
This paper describes a mobile inspection robot with an automatic pipe tracking system for a feeder pipe inspection in a PHWR. The robot is composed of two inch worm mechanisms. One is for a longitudinal motion along a pipe, and the other is for a rotational motion in a circumferential direction to access all of the outer surfaces of a pipe. The proposed mechanism has a stable gripping capability and is easy to install. An automatic pipe tracking system is proposed based on machine vision techniques to make the mobile robot follow an exact outer circumference of a curved feeder pipe as closely as possible, which is one of the requirements of a thickness measurement system for a feeder pipe. The proposed sensing technique is analyzed to attain its feasibility and to develop a calibration method for an accurate measurement. A mobile robot and control system are developed, and the automatic pipe tracking system is tested in a mockup of a feeder pipe.
As modern electronic devices get smaller and smaller, high-resolution, large Field-Of-View (FOV), fast, and cost-effective 3-dimensional (3-D) measurement is requested more and more. In particular, defect inspection machines using machine-vision technology nowadays require 3-D inspection as well as the conventional 2-D inspection. Phase Measuring Profilometry (PMP) is one of the fast non-contact 3-D shape measuring methods currently being extensively investigated in the electronic component manufacturing industry. The PMP system is well known and is successfully applied to measuring complex surface profiles with varying reflectance properties. However, for highly reflective surfaces, such as Ball Grid Arrays (BGAs), it has difficulty accurately measuring 3-D shapes. In this paper, we propose a new fast optical system that can eliminate the highly reflective saturated regions in BGA ball images. This is achieved by utilizing four Low Intensity Grating (LIG) images together with the conventional High Intensity Grating (HIG) images. Extensive experiments using BGA samples show a repeatability of under ${\pm}20um$ in standard deviation, which is suitable for most 3-D shape measurements of BGAs.
DC motor shafts have several defects such as double cut, deep scratch on surface, and defects in diameter and length. The deep scratches are due to collision among the other shafts. So the scratches are long and thin but their orientations are random. If the smallest enclosing box, i.e. oriented bounding box for a detective point group is found, then the size of the corresponding defect can be modeled as its diagonal length. This paper proposes an suface inspection algorithm for the DC motor shaft using the oriented bounding box. To evaluate the proposed algorithm, a test bed is made with a line scan CCD camera (4096 pixels/line) and two rollers mechanism to rotate the shaft. The experimental result on a pre-processed image with contrast streching algorithm, shows that the proposed algorithm sucessfully finds 150 surface defects and its computation time (0.291 msec) is enough fast for the requirement (4 seconds).
본 논문에서는 생산 현장에서 사람이 하고 있는 자동차 부품의 전수(全數) 검사 방법을 대체하기 위한 머신 비전 시스템의 개발 연구이다. 세계 자동차 생산업체간 활발한 합병 및 전략적 제휴로 인한 완성차 업체수의 감소는 부품 업체 간 경쟁을 심화시키고 있다. 외국 업체에 비하여 상대적으로 규모 의 영세성을 보이고 있는 국내 부품 생산 업체는 대규모 생산 설비 투자와 함께 생산 효율성을 증대시켜 국제적인 경쟁력을 갖추도록 하여야 한다. 생산 효율과 품질 향상을 위한 노력의 일환으로 플라스틱 압출 성형에서 생기는 여러 가지 불량품 유형을 PC를 기반한 머신 비전 시스템 (Machine Vision System)을 구축하여 생산된 부품을 실시간 검사하고 불량품을 분류 하는 것이 본 연구의 목적이다. 머신 비전 시스템에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW를 사용하였으며, LabVIEW Vision 이미지 함수를 사용하여 검사 프로그램의 개발하였다. 부품 검사에 걸리는 시간은 50ms 내로 완료되기 때문에 생산 부품의 실시간 검사에 적용 될 수 있으며, 검사 영역과 설정 값을 비전 시스템 운용자가 설정할 수 있도록 프로그램이 만들어 졌다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.834-841
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1996
Egg production in Korea is becoming automated with a large scale farm. Although many operations in egg production have been and cracks are regraded as a critical problem. A computer vision system was built to generate images of a single , stationary egg. This system includes a CCD camera, a frame grabber board, a personal computer (IBM PC AT 486) and an incandescent back lighting system. Image processing algorithms were developed to inspect egg shell and to sort eggs. Those values of both gray level and area of dark spots in the egg image were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg image were used to detect cracks in egg. Fro a sample of 300 eggs. this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. The weights of eggs were found to be linear to both the projected area and the perimeter of eggs v ewed from above. Those two values were used as criteria to sort eggs. Accuracy in grading was found to be 96.7% as compared with results from weight by electronic scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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