This paper deals with the algorithm development that inspects defects such as Lens Focus, Black Defect, Dim Defect, Color Defect, White Balance, and Line Defect caused by the process of Compact Camera Module (CCM). These days the demand of CCM goes on increasing in various types like PDA, a cellular phone and PC camera every year. However, owing to the defect inspection of CCM by the semiskilled work the average inspection time of CCM takes about 40 to 50 seconds. As time goes by the efficiency takes a sudden turn for the worse because workers must inspect with seeing a monitor directly. In this paper, to solve these problems, we developed the imaging processing algorithm to inspect the defects in captured image of assembled CCM. The performances of the developed inspection system and its algorithm are tested on many samples. Experimental results reveal that the proposed system can focus the lens of CCM within 5s and we can recognize various types of defect of CCM modules with good accuracy and high speed.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.56-61
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2000
We present a fast inspection method of machine vision for in-line quality assurance of liquid crystal displays(LCD) and plasma display panels(PDP). The method incorporates an optical spatial filter in the Fourier plane of the imaging optics to block the normal periodic pattern, extracting only defects real time without relying on intensive software image process. Special emphasis is on designing a collimated white light source to provide high degree of spatial coherence for effective real time Fourier transform. At the same time, a low level of temporal coherence is attained to improve defect detection capabilities by avoiding undesirable coherent noises. Experimental results show that the proposed inspection method offers a detection accuracy of 15% tolerance, which is sufficient for industrial applications.
Gas transmission pipelines are often inspected and monitored using the magnetic flux leakage method. An inspection vehicle known as a "pig" is launched into the pipeline and conveyed along the pipe by the pressure of natural gas. The pig contains a magnetizer, an array of sensors and a microprocessor-based data acquisition system for logging data. This paper describes magnetic flux leakage (MFL) signal processing used for detecting mechanical damages during an in-line inspection. The overall approach employs noise removal and clustering technique. The proposed method is computationally efficient and can easily be implemented. Results are presented and verified by field tests from an application of the signal processing.
In one VTR(Video Tape Recorder), two or more heads are used to record or reproduce video signals. To obtain a uniform quality of a VTR, video heads should have similar charcteristics such as geometrical shapes and electro-magnetic performances. This research is aimed to develop a visual inspection system that can measure four geoemtrical parameters;HO, HI, Tw and Cw. To obtain a high realable results, DSP based image board and target based image processing algorithms were used. A series of experiments was performed for one thousands of video heads. From observation of the experimental results, the system is found to show good performance for inspection of video heads.
The riding comfort and the durability of train are effected by the rail irregularities such as track gauge, superelevation, alignment, longitudinal level, twist, cant and cross level. Inspection and estimation of irregularities are very important to maintain the rail condition. Generally, the EM120 has been utilized to measure the rail irregularities once a month in Korea. However, the EM120 can be operated at night time only, because the inspection speed of EM120 is much slower than the speed of high-speed trains. Also, the EM120 is too slow to inspect effectively for the whole commercial line. Therefore, we have mounted the track inspection system on the High-Speed Rolling Stock 350 eXperimental (HSR350X) and measured the rail irregularities to confirm the condition of a rail while running 300km/h. In this paper, the track inspection system mounted on HSR350X is mainly considered, and the measured results through test run are introduced.
To assess tunnel safety, cracks in tunnel lining are measured by inspectors who observe cracks with their eyes. A manual inspection is, however, slow and subjective. This paper, therefore, proposes vision-based inspection system for measuring cracks in the tunnel lining that inspects cracks fast and objective. The system is consisted of an on-vehicle system and a lab system. An on-vehicle system acquires image data with line CCD camera. A lab system extracts crack then inform their thickness, length and orientation by using image processing. To improve accuracy of crack recognition the geometric properties of a crack was applied to image processing. The proposed system were verified with experiments in both laboratory and field environment.
We address the problem of choosing the most economic mean value for an automatic filling operation on a production line through the sampling inspection. If quality characteristic of a unit is less than inspection specification then the goods is not accepted. Otherwise, it is accepted. The lots that the numbers of non-conforming units in a sample are larger than the allowable number of non-conforming units are rejected. The non-conforming units in the rejected lots are separated by the screening inspection. The non-conforming units separated are sold in discount price. We assume that quality characteristic is larger-the-better characteristic, the distribution of quality characteristic is normal distribution, and the standard deviation of the distribution is known. This paper presents total expected profit function model considering sales revenue, inspection costs, and material costs. The manufacturing process mean value maximizing total expected profit is determined, and the results of the process target value and total expected profit is analyzed as coefficients change.
The purpose of interlocking system was to prevent the route for a train being set up and its protecting signal cleared if there was already another, conflicting route set up and the protecting signal for that route cleared. This paper proposed Interlocking Inspection System(IIS) consisting of interlocking simulator and field simulator to operate interlocking test of computer based Electronic Interlocking System(EIS) in this paper. Interlocking simulator consists of Design Edit System(DES), Logical Database Management Tool(LDMT) and real-time confirming system, field simulator is a equipment to simulate a control object of EIS and constitutes configuration operated in 19 inch standard rack. As a result of test to prove capacity of this IIS, the efficiency was shown as excellent. Therefore by using inspection system, we obtain every advantages. It has the functions for test data generation and automatic test execution based on personal computer. Time and cost for test work can be reduced more efficiently by using this developed inspection system
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 addresses the problem of vision-based mask filter inspection for mask production systems. Machine learning-based approaches can be considered to solve the problem, but they may not be applicable to mask filter inspection if normal and anomaly mask filter data are not sufficient. In such cases, handcrafted image processing methods have to be considered to solve the problem. In this paper, we propose a hierarchical correlation-based approach that combines handcrafted image processing methods to detect anomaly mask filters. The proposed approach combines image rotation, cropping and resizing, edge detection of mask filter parts, average blurring, and correlation-based decision. The proposed approach was tested and analyzed with real mask filters. The results showed that the proposed approach was able to successfully detect anomalies in mask filters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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