• 제목/요약/키워드: Pattern inspection

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패턴인식에 의한 기계부품 자동검사기술에 관한 연구 (A Study on Automatic Inspection Technology of Machinery Parts Based on Pattern Recognition)

  • 차보남;노춘수;강성기;김원일
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제17권2호
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    • pp.77-83
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    • 2014
  • This paper describes a new technology to develop the character recognition technology based on pattern recognition for non-contacting inspection optical lens slant or precision parts, and including external form state of lens or electronic parts for the performance verification, this development can achieve badness finding. And, establish to existing reflex data because inputting surface badness degree of scratch's standard specification condition directly, and error designed to distinguish from product more than schedule error to badness product by normalcy product within schedule extent after calculate the error comparing actuality measurement reflex data and standard reflex data mutually. Developed system to smallest 1 pixel unit though measuring is possible 1 pixel as $37{\mu}m{\times}37{\mu}m$ ($0.1369{\times}10-4mm^2$) the accuracy to $1.5{\times}10-4mm$ minutely measuring is possible performance verification and trust ability through an experiment prove.

확률신경망에 기초한 교량구조물의 손상평가 (Probabilistic Neural Network-Based Damage Assessment for Bridge Structures)

  • 조효남;강경구;이성칠;허춘근
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제6권4호
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    • pp.169-179
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    • 2002
  • This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in structure using Probabilistic Neural Network (PNN). Artificial neural network has been being used for damage assessment by many researchers, but there are still some barriers that must be overcome to improve its accuracy and efficiency. The major problems with the conventional neural network are the necessity of many training data for neural network learning and ambiguity in the relation of neural network architecture with convergence of solution. In this paper, PNN is used as a pattern classifier to overcome those problems in the conventional neural network. The basic idea of damage assessment algorithm proposed in this paper is that modal characteristics from a damaged structure are compared with the training patterns which represent the damage in specific element to determine how close it is to training patterns in terms of the probability from PNN. The training pattern that gives a maximum probability implies that the element used in producing the training pattern is considered as a damaged one. The proposed damage assessment algorithm using PNN is applied to a 2-span continuous beam model structure to verify the algorithm.

Development of an RT-PCR assay and its positive clone for plant quarantine inspection of American plum line pattern virus in Korea

  • Da-Som Lee;Junghwa Lee;Seong-Jin Lee;Seungmo Lim;Jaeyong Chun
    • 농업과학연구
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    • 제49권4호
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    • pp.821-831
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    • 2022
  • American plum line pattern virus (APLPV), a member of the genus Ilarvirus in the family Bromoviridae, is one of the plant quarantine pathogens in Korea. In this study, 15 candidate primer sets were designed and examined to develop a reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) assay for plant quarantine inspection of APLPV. Using APLPV-infected and healthy samples, the primer sets were assessed for APLPV detection. To confirm the occurrence of nonspecific reactions, six ilarviruses (Apple mosaic virus, Asparagus virus 2, Blueberry shock virus, Prune dwarf virus, Prunus necrotic ringspot virus, and Tobacco streak virus) and 10 target plants (Prunus mume, P. yedoensis, P. persica, P. armeniaca, P. dulcis, P. tomentosa, P. avium, P. glandulosa, P. salicina, and P. cerasifera) were examined. Finally, two primer sets were selected. These primer sets could generate the expected amplicons even with at least 1 ng of the total RNA template in concentration-dependent amplifications. In addition, a positive clone was developed for use as a positive control in the abovementioned RT-PCR assay.

컴퓨터 비전 기술을 이용한 볼트 탭 형상 검사 시스템 개발 (Development of Bolt Tap Shape Inspection System Using Computer Vision Technology)

  • 박양재
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권3호
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    • pp.303-309
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    • 2018
  • 컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.

AMOLED 에이징 챔버 신호 생성기 중앙서버 관리 시스템 (Central Server Management System of AMOLED Aging Chamber Signal Generator)

  • 김한길;이병권;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.1161-1166
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    • 2017
  • 최근 디스플레이 기술 발전과 함께 AMOLED(Active Matrix OLED) 패널(Panel)의 생산과 수요가 급증하고 있다. AMOLED 패널은 기본적으로 LCD와는 다르게 백라이트(Backlight)를 필요로 하지 않아 적은 소비전력으로 선명도 있는 영상의 출력이 가능하다. 따라서 세계적으로 AMOLED 시장이 커지고 있다. 이에 따라 생산에 필요한 검사 장치의 수요도 확산되고 있다. AMOLED 패널 에이징(Aging) 시스템의 검사 장치는 MES(Manufacturing Execution System), MIS(Management Information System)와 연동하여 운영되며, 네트워크 환경을 구축하는 것이 효율적이다. 패널 에이징에 사용되는 검사 장치는 다중 신호를 출력하는 기능을 가진 신호 생성기(Pattern Generator)이다. 다수개의 신호 생성기를 운영하기 위해서는 효율적인 설계가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 신호 생성기를 원격으로 통합 제어하기 위한 방법과 AMOLED 패널을 구동시키기 위한 방법을 제안하고 이를 구현하였으며, 이에 따른 타이밍과 전원 설정 결과를 제시하였다.

패킷 페이로드 내 특정 패턴 탐지 알고리즘들의 성능 분석에 관한 연구 (Performance Analysis of Detection Algorithms for the Specific Pattern in Packet Payloads)

  • 정구현;이봉환;양동민
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.794-804
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    • 2018
  • 컴퓨터에서 실행되는 다양한 응용들은 네트워크를 통해 패킷 형태로 정보를 전달하며 대부분의 패킷들은 TCP/IP 또는 UDP/IP 프로토콜을 따른다. 기업 및 기관의 네트워크 관리 담당자는 네트워크 트래픽 측정 및 감시, 네트워크 보안 등을 위해서 네트워크를 통해 전달되는 패킷들을 지속적으로 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실제 전달되는 데이터를 면밀히 조사하는 DPI(Deep Packet Inspection)에서 페이로드의 특정 패턴을 검색하는 패킷 페이로드 분석 알고리즘들의 성능 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 페이로드를 조사하는 가장 기본적인 과정은 특정 패턴을 페이로드에서 신속하게 검색하는 것이다. 본 논문에서는 페이로드에 특정 패턴이 존재하는 경우, 그 패턴을 검출할 수 있는 여러 알고리즘들을 소개하고, 세 가지 관점에서 수학적으로 성능을 분석하고, 응용프로그램의 목적에 적합한 적용 방안을 제시한다.

용접결함의 형상인식을 위한 특징변수 추출에 관한 연구 (A Study on the Extraction of Feature Variables for the Pattern Recognition of Welding Flaws)

  • 김재열;노병옥;유신;김창현;고명수
    • 한국정밀공학회지
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    • 제19권11호
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    • pp.103-111
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    • 2002
  • In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

색상 검사와 템플릿 매칭을 이용한 정션 박스 자동 시각 검사 시스템 (Automated Visual Inspection System of Junction Box using Color Inspection and Template Matching)

  • 박병준;한광수;이호준
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.392-399
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    • 2010
  • 자동차는 발명 초기 형태로 부터 많은 발전과 변형을 거듭하여 현재의 형태에 이르기 까지 인간의 활동 영역을 넓혀 주고 있다. 자동차의 전자 부품중 하나인 정션 박스를 종래에는 사람이 직접 육안으로 검사하여 오판을 하거나 검사의 속도가 느린 문제점이 있었다. 이를 보완하여 빠르고 정확하게 정션 박스 검사를 하기 위하여 비전 시스템(Vision System)을 이용하여 공정을 자동화 하는 방법을 제시하였다. 본 논문은 정션 박스에 삽입된 퓨즈(Fuse)와 릴레이(Relay)의 색상과 표면의 패턴을 검사하여 이상 유/무 및 결함을 자동으로 검사한다. 불량 검출의 성능을 평가하기 위하여 정션 박스를 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 100%의 인식률을 나타내었고 이를 산업체에 적용하여 신속하고 정확한 검사가 가능함을 보였다.

마이크로 BGA 패키지의 볼 형상 시각검사를 위한 모아레 간섭계 기반 3차원 머신 비젼 시스템 (Three-dimensional Machine Vision System based on moire Interferometry for the Ball Shape Inspection of Micro BGA Packages)

  • 김민영
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.81-87
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    • 2012
  • 본 논문에서는 마이크로 BGA 패키지 내외부의 마이크로 볼의 3차원 형상을 측정하는 광학 측정 시스템을 제안하고 이를 구현한다. 대부분의 시각 검사 시스템은 마이크로 볼의 복잡한 반사 특성 때문에 검사에 어려움을 겪고 있다. 정확한 형상의 측정을 위해서, 특별히 설계된 시각 센서 시스템을 제안하고, 위상이송 모아레 간섭계의 측정원리에 기반한 형상측정 알고리즘을 제안한다. 센서 시스템은 4개의 서브시스템을 보유한 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템으로 구성된다. 패턴 투사용 서브시스템은 공간상으로 서로 상이한 투사 방향을 가지며, 이는 측정 물체에 각기 다른 입사 방향을 가지는 패턴 조명이 투사될 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 위상이송 모아레 간섭계의 구현을 위한 정밀 위상이송을 위해서, 각 서브시스템의 패턴 격자는 PZT 구동기를 이용하여 일정 간격으로 이송한다. 최종적으로 측정되는 마이크로 볼의 경면반사와 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위해서, 다중 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템을 구현하고, 이를 테스트한다. 특히, 다중 프로젝션을 이용하여 획득되는 다중 높이 정보를 효과적으로 융합하기 위하여, 베이지안 센서 융합 이론을 기반으로한 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 제안되는 시스템의 원리검증과 성능확인을 위해, 마이크로 BGA볼과 기판 범프의 측정대상물에 대해서, 측정 반복성을 중심으로 실험이 수행되었으며, 획득된 실험 결과를 분석하고 논의한다.

DDR2 SDRAM을 이용한 비메모리 검사장비에서 정시성을 보장하기 위한 메모리 컨트롤러 개발 (Development of Memory Controller for Punctuality Guarantee from Memory-Free Inspection Equipment using DDR2 SDRAM)

  • 전민호;신현준;강철규;오창헌
    • 한국항행학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.1104-1110
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    • 2011
  • 현재의 반도체 검사장비는 테스트 패턴 프로그램을 위한 메모리로 시스템 설계가 간단하고 리프레시가 필요 없는 SRAM(static random access memory) 모듈을 채용하고 있다. 그러나 SRAM 모듈을 이용한 시스템 구성은 용량이 커질수록 장비의 부피가 증가하기 때문에 메모리 대용량화 및 장비의 소형화에 걸림돌이 되고 있다. DRAM(dynamic random access memory)을 이용하여 반도체 검사 장비를 제작할 경우 SRAM 보다 비용과 장비의 면적이 줄어드는 장점이 있지만 DRAM의 특성 상 메모리 셀 리프레시가 필요하여 정시성을 보장해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DDR2 SDRAM(double data rate synchronous dynamic random access memory)을 이용한 비메모리 검사장비에서 정시성을 보장해 주는 알고리즘을 제안하고 알고리즘을 이용한 메모리 컨트롤러를 개발하였다. 그 결과, DDR2 SDRAM을 이용할 경우 SRAM을 이용할 때 보다 가격과 면적이 줄어들어 가격측면에서는 13.5배 그리고 면적측면에서는 5.3배 이득이 있음을 확인하였다.