Ha, Sung-Kil;Lee, Jung Eun;Moon, Woo Sung;Baek, Kwang Ryul
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.8
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pp.742-747
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2015
The quality of steel plate products is determined by the number of defects and the process problems are estimated by shapes of defects. Therefore pinholes defects of cold rolled steel have to be controlled. In order to improve productivity and quality of products, within each production process, the product is inspected by an adequate inspection system individually in the lines of steelworks. Among a number of inspection systems, we focus on the pinholes detection system. In this paper, we propose an embedded system using FPGA which can detect pinholes defects. The proposed system is smaller and more flexible than a traditional system based on expensive frame grabbers and PC. In order to detect consecutive defects, FPGAs acquire two dimensional image and process the image in real time by using correlation of lines. The proposed pinholes detection algorithm decreases arithmetic operations of image processing and also we designed the hardware to shorten the data path between logics due to decreasing propagation delay. The experimental results show that the proposed embedded system detects the reliable number of pinholes in real time.
As one of the processes in the manufacturing industry, quality inspection inspects the intermediate products or final products to separate the good-quality goods that meet the quality management standard and the defective goods that do not. The manual inspection of quality in a mass production system may result in low consistency and efficiency. Therefore, the quality inspection of mass-produced products involves automatic checking and classifying by the machines in many processes. Although there are many preceding studies on improving or optimizing the process using the data generated in the production process, there have been many constraints with regard to actual implementation due to the technical limitations of processing a large volume of data in real time. The recent research studies on big data have improved the data processing technology and enabled collecting, processing, and analyzing process data in real time. This paper aims to propose the process and details of applying big data for quality inspection and examine the applicability of the proposed method to the dairy industry. We review the previous studies and propose a big data analysis procedure that is applicable to the manufacturing sector. To assess the feasibility of the proposed method, we applied two methods to one of the quality inspection processes in the dairy industry: convolutional neural network and random forest. We collected, processed, and analyzed the images of caps and straws in real time, and then determined whether the products were defective or not. The result confirmed that there was a drastic increase in classification accuracy compared to the quality inspection performed in the past.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.2
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pp.101-106
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2021
In this paper, an inspection system has been developed where pneumatic instruments are used to stretch the film using compressed air, thus the curl problem can be overcome. When the pneumatic system is applied, a line scan camera should be used instead of an area camera because the COF surface makes an arc by the air pressure. The distance between the COF and the inspection camera should be kept constant to get a clear image, thus the position of COF is to be monitored on real-time. An operating software has been also developed which is switching on/off the pneumatic system, determining the COF position using a camera vision, displaying the contour of the COF side view, sending self-diagnosis result and etc. The developed system has been examined using the actual roll of COF, which convince that the system can be an effective device to inspect the COF rolls in process.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.7
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pp.1737-1742
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2015
In the industrial field for product inspection needs not only on the surface of the product but also the internal components defect inspection. Generally, optical inspection is mainly used for item inspection from production process. However, this is only to check defect of surface it is difficult to perform inspection of goods internal. To overcome these limitations, Instead of optical device by using the portable X- ray DR image acquisition device system developed to obtain an image in real time at the same time and determine product defects. After obtaining the X- ray image, the inspection product within error range is passed after machine image processing. Also, the results and numbers are stored by users.
In the study, to minimize the error on guided control of the KV (Kill Vehicle) and to secure the hit-to-kill performance, a position accuracy inspection for the DACS (Divert and Attitude Control System) actuation system was proposed. The accuracy performance of the DACS actuation system is one of the most important factors in the interception of ballistic missiles. In order to validate actuation control accuracy of DACS system, an inspection item was set for position accuracy, and the inspection system was designed for DACS pintle. To measure the absolute position value of the DACS pintle, an external measurement system was developed using laser displacement sensors. The inspection system was designed so that it can be compared with the actuation command in real time. The proposed position accuracy inspection system can be inspected not only in a DACS system but also in missile system level. The position accuracy inspection was performed using the designed inspection system, and analysis of the inspection result.
The rapid growth of UnderWater Acoustic Sensor Networks (UW-ASNs) has led researchers to enhance underwater MAC protocols against limitations existing in underwater environment. We propose the customized robust real-time packet inspection mechanism with addressing the problem of the search for the data packet loss and network performance quality analysis in UW-ASNs, and describe our experiences using this approach. The goal of this work is to provide a framework to assess the network real-time performance quality. We propose a customized and adaptive mechanism to detect, monitor and analyze the data packets according to the MAC protocol standards in UW-ASNs. The packet analyzing method and software we propose is easy to implement, maintain, update and enhance. We take input stream as real data packets from sniffer node in capture mode and perform fully analysis. We were interested in developing software and hardware designed tool with the same capabilities which almost all terrestrial network packet sniffers have. Experimental results confirm that the best way to achieve maximum performance requires the most adaptive algorithm. In this paper, we present and offer the proposed packet analyzer, which can be effectively used for implementing underwater MAC protocols.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.10a
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pp.164-169
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2003
The purpose of this study is to develop a practical image inspect ion system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from 30$^{\circ}$ to 45 simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspect ion system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automat ion when the image inspect ion system developed from this research is applied to the product ive field.
This paper presents an automated visual inspection system for the electronic parts manufacturing process. In this system, a statistical process control (SPC) method is integrated into the automated inspection method on a real time base. It shows how the collected data can be analyzed with the SPC to provide process information. Also presented are studies of subpixel image processing technology to improve the accuracy of parts measurements, and the cumulative-sum (CUSUM) control chart for fraction defectives. An application of the developed system to connector manufacturing process as a part of computer integrated manufacturing (CIM) is presented.
This paper presents the new method of a nondestructive spot welding state inspection system using neural networks. The learning process of neural networks makes the inspection system to adapt the variable welding parameters. The inspecting process is working with on-line real-time after off-line learning process. This neural network based inspection system shows reliable results through the field test for variations of applied voltages, currents, and contact area of the welding electrode.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.2
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pp.151-157
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2002
A 3-dimenstional automatic solder paste inspection system is described that can be used to find defects occurring in solder paste printing process. This system extracts height and volume information very fast as well as area of solder paste printed, using multiple slit ray projection and Galvano-mirror scanning. Methods are presented on calibration of camera and slit projector, real-time image processing of multiple slit images, determination of reference height, and extraction of paste height information are proposed. Performance of the system was successfully demonstrated through field tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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