본 논문은 머쉰비전기반 자동검사를 위한 대상 이미지영상 검출에 관한 연구결과로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 요구되는 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다.
Recently, enterprises have focused on quality improvement for delighting their customers. Especially, all business sector have checked, analyzed their consumer complaints in detail on their products and made a plan to reduce them. But there is a limitation not to solve them. This paper presents one of tools to reduce non qualified product on their operation line directly by modernized IT technology after analyzing and making the plan.
This paper proposes a vision-based inspection algorithm for a punch which is used when forming the head of the small screws. To maintain good quality of punch, the precise inspection of its dimension and the depth of the punch head is important. A CCD camera and an illumination dome light are used to measure its dimensions. And a structured line laser is also used to measure the depth of the punch head. Resolution and visible area depend on setup between laser and camera which is determined using CAD-based simulation. The proposed method is successfully evaluated using experiment on #2 punch.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for various LCD defects which are found in a manufacturing process. Modular vision processing steps are required in order to detect different types of LCD defects. Those key modules include RGB filtering for pixel defects, gray-scale morphological processing and Hough transform for line defects, and adaptive threshold for spot defects. The proposed algorithms can give users detailed information on the type of defects in the LCD panel, the size of defect, and its location. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding system is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. However, in this paper, multipass tracking more than single pass tracking is performed by conventional seam tracking algorithm and developed one. And tracking performances of two algorithm are compared in multipass tracking. As the result, tracking performance in multi-pass welding shows superior conventional seam tracking algorithm to developed one.
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.
이방성 도전필름(ACF)을 사용한 본딩은 납땜이 용이하지 않은 이질적인 소재 간 미세 접합을 형성하는데 널리 사용되어진다. 성공적인 ACF 본딩 구현을 위한 3가지 제한조건이 존재한다. 본딩 접촉점은 설정된 작업 시간동안 적절한 압력과 온도를 유지한 헤드에 의해서 압착되어야 한다. 본 논문에서는 머신 비전을 기반으로 한 ACF 본딩기법을 제안하고 실험을 통해 검증한다. 시스템은 본딩 작업대 상의 PCB 위치 및 방향을 계산하고 헤드가 압착되어야 하는 최적의 접촉점을 결정한다. 제안한 시스템이 접촉면 상의 헤드 평탄도를 보장함으로써 접착력을 향상시킬 수 있음을 실험결과를 통해 보여준다.
전동차 자동검사 장치의 하나인 판타그라프 습판마모 자동측정 시스템은 첨단 기술인 머신비젼 기법을 이용하여 습판체의 마모상태를 검수자의 육안검사 없이 마모량과 교체시점 등을 판단하는 시스템이다. 본 논문에서는 우천시 빗물로 인한 노이즈(Noise)가 영상에 입력되어 판타그라프 습판의 에지(Edge)를 검출하는데 영향을 미쳐 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 노이즈 제거를 위해 평활화(Smoothing) 처리로서 필터링 기법을 적용한 평균 마스크(Averaging mask), 중간값 필터(Median filter) 기법을 사용하여 문제점 등을 확인하고, 머신비젼 기술에서 사용되는 영상측정에 있어 에지 추출(Edge Detection)이 노이즈의 영향을 받지 않고 안정된 결과를 획득할 수 있도록 유도하고자 한다.
Machine-to-machine communications for healthcare is emerging for the benefit of humans. In addition to novel medium access, we provide a systematic view to look for ways to develop technology to accomplish this goal, and a thorough vision toward effective system and network design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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