국내 전자회로소재 제품 생산업체는 제품의 생산성 및 품질 향상을 위한 공장 자동화 설비에 많은 투자를 해왔다. 하지만 대부분의 전자회로소재 생산업체에서 제품의 불량 검사는 여전히 작업자의 육안 검사로 이루어지고 있다. 작업자가 장시간 제품 검사를 반복하게 되면 눈의 피로 및 착시현상 으로 인해 객관적이고 일관성 있는 검사를 수행하는데 많은 어려움이 있다. 또한 생산업체는 노동력을 확보하는데 큰 어려움을 겪고 있다. 국내에서 노동집약적 산업은 더 이상 경쟁력을 유지하기 어려운 실정이며, 경쟁력 확보를 위해서는 첨단 제조업으로 전환되어야 한다. 최근 전자소재 생산업체에서 기존 제품 검사의 문제점 해결, 생산성 향상을 위한 ...
국내 전자회로소재 제품 생산업체는 제품의 생산성 및 품질 향상을 위한 공장 자동화 설비에 많은 투자를 해왔다. 하지만 대부분의 전자회로소재 생산업체에서 제품의 불량 검사는 여전히 작업자의 육안 검사로 이루어지고 있다. 작업자가 장시간 제품 검사를 반복하게 되면 눈의 피로 및 착시현상 으로 인해 객관적이고 일관성 있는 검사를 수행하는데 많은 어려움이 있다. 또한 생산업체는 노동력을 확보하는데 큰 어려움을 겪고 있다. 국내에서 노동집약적 산업은 더 이상 경쟁력을 유지하기 어려운 실정이며, 경쟁력 확보를 위해서는 첨단 제조업으로 전환되어야 한다. 최근 전자소재 생산업체에서 기존 제품 검사의 문제점 해결, 생산성 향상을 위한 머신 비전 검사 시스템에 대한 수요가 증가되고 있다. 머신 비전에서 단순히 영상을 획득하고 처리하기 위한 장치뿐만 아니라 사람이 영상으로부터 원하는 정보를 얻고 결과를 도출해내는 능력을 구현해야 한다. 머신 비전에서 사람이 시각을 이용하여 단순히 영상 데이터를 얻는 기능은 카메라, 렌즈, 조명, 컴퓨터와 같은 기계적인 장치들이 대신한다. 그리고 영상으로부터 최종적인 결과를 도출해내는 것은 영상 처리 기술을 이용하여 구현한 알고리즘이 대신하게 된다. 이러한 알고리즘을 머신 비전 시스템의 목적이나 구성에 적합하도록 구현해야 한다. 따라서 전체적인 시스템의 동작과 영상처리 관련 세부적인 기술 요소에 대한 정확한 이해가 필요하며 충분한 실험이 요구된다. 본 논문에서는 영상 획득을 통한 결함 검출과 머신 비전에 활용에 대한 방법론및 전자 회로소제에서 가장 많은 결함으로 검출되는 Dent 결함과 흑점 결함의 분류율을 높이고자 패턴 매칭 알고리즘을 제시한다. 반도체 불량 검출용 비전 시스템에서 결함 위치 결정을 위해 사용되어 지기도 하는 방법중의 하나이다. 또한 산업 현장에 적용 될수 있는 소프트웨어와 하드웨어에 대하여 기술하며 시스템 설계및 구현 방법을 제시 하였다. 표면 검사 시스템은 카메라로부터 획득한 영상을 적절하게 처리및 분석하여 제품의 불량을 검사하는 시스템이다. 따라서 시스템을 개발하기 위해서는 무엇보다도 검사 대상과 주요 목적에 적합하나 영상을 획득할 수 있는 하드웨어를 구성해야 한다. 이를 위해서는 검사 대상에 대한 정확한 이해와 검사 방법에 대한 고찰이 선행 되어야 한다.
국내 전자회로소재 제품 생산업체는 제품의 생산성 및 품질 향상을 위한 공장 자동화 설비에 많은 투자를 해왔다. 하지만 대부분의 전자회로소재 생산업체에서 제품의 불량 검사는 여전히 작업자의 육안 검사로 이루어지고 있다. 작업자가 장시간 제품 검사를 반복하게 되면 눈의 피로 및 착시현상 으로 인해 객관적이고 일관성 있는 검사를 수행하는데 많은 어려움이 있다. 또한 생산업체는 노동력을 확보하는데 큰 어려움을 겪고 있다. 국내에서 노동집약적 산업은 더 이상 경쟁력을 유지하기 어려운 실정이며, 경쟁력 확보를 위해서는 첨단 제조업으로 전환되어야 한다. 최근 전자소재 생산업체에서 기존 제품 검사의 문제점 해결, 생산성 향상을 위한 머신 비전 검사 시스템에 대한 수요가 증가되고 있다. 머신 비전에서 단순히 영상을 획득하고 처리하기 위한 장치뿐만 아니라 사람이 영상으로부터 원하는 정보를 얻고 결과를 도출해내는 능력을 구현해야 한다. 머신 비전에서 사람이 시각을 이용하여 단순히 영상 데이터를 얻는 기능은 카메라, 렌즈, 조명, 컴퓨터와 같은 기계적인 장치들이 대신한다. 그리고 영상으로부터 최종적인 결과를 도출해내는 것은 영상 처리 기술을 이용하여 구현한 알고리즘이 대신하게 된다. 이러한 알고리즘을 머신 비전 시스템의 목적이나 구성에 적합하도록 구현해야 한다. 따라서 전체적인 시스템의 동작과 영상처리 관련 세부적인 기술 요소에 대한 정확한 이해가 필요하며 충분한 실험이 요구된다. 본 논문에서는 영상 획득을 통한 결함 검출과 머신 비전에 활용에 대한 방법론및 전자 회로소제에서 가장 많은 결함으로 검출되는 Dent 결함과 흑점 결함의 분류율을 높이고자 패턴 매칭 알고리즘을 제시한다. 반도체 불량 검출용 비전 시스템에서 결함 위치 결정을 위해 사용되어 지기도 하는 방법중의 하나이다. 또한 산업 현장에 적용 될수 있는 소프트웨어와 하드웨어에 대하여 기술하며 시스템 설계및 구현 방법을 제시 하였다. 표면 검사 시스템은 카메라로부터 획득한 영상을 적절하게 처리및 분석하여 제품의 불량을 검사하는 시스템이다. 따라서 시스템을 개발하기 위해서는 무엇보다도 검사 대상과 주요 목적에 적합하나 영상을 획득할 수 있는 하드웨어를 구성해야 한다. 이를 위해서는 검사 대상에 대한 정확한 이해와 검사 방법에 대한 고찰이 선행 되어야 한다.
Domestic companies that produce electronic circuit materials have invested in factory automation to increase the productivity and quality of products. However, in most of the companies, defect inspection are still examined with the naked eye. Under the circumstances, inspectors are facing with lots ...
Domestic companies that produce electronic circuit materials have invested in factory automation to increase the productivity and quality of products. However, in most of the companies, defect inspection are still examined with the naked eye. Under the circumstances, inspectors are facing with lots of difficulties with pursuing objective and consistent inspection due to the eye strain and optical illusions. In addition, the companies have a lot of trouble with securing sufficient labor. It is hard for labor-intensive industries to maintain competitive power in the country and they have to consider to transform to high-tech manufacturing industries in order to build competitive power. Recently, the needs for machine-vision inspect systems to solve the problems that previous inspections have and increase productivity have been increased. Machine-vision should allow people to collect information from images and have abilities to draw consequences as well as acquire and process images simply. In machine-vision, the function that people collect visual data through their naked eyes would be substituted by mechanical devices such as cameras, lenses, lights, computers and etc. Furthermore, algorism will be substituted, using image processing techniques to draw final consequences from images. Such an algorism should be conducted in the purpose or formation of machine-vision systems. Therefore, the operation of entire systems and detailed technical factors related to image processing should be precisely understood and sufficient experiments must be followed. This study attempts to examine defect inspections through image acquisition, propose the methodology in the application of machine-vision and suggest pattern matching algorism to increase assortment rates of dent defects and black spot defects prevailed in electronic circuit materials. It is one of the methods to decide the position of defects in vision systems for semiconductor defect inspections. In addition, in this study, software and hardware applicable to industrial fields are described and system design and operating manuals are suggested. Surface inspection systems are to inspect the defects of products by processing and analyzing images from cameras. Therefore, in order to develop the systems, it is required to constitute hardware to acquire images suited for the main purpose of the inspection objects. In order to do that, precise understanding and inspection methods for the objects should be considered previously.
Domestic companies that produce electronic circuit materials have invested in factory automation to increase the productivity and quality of products. However, in most of the companies, defect inspection are still examined with the naked eye. Under the circumstances, inspectors are facing with lots of difficulties with pursuing objective and consistent inspection due to the eye strain and optical illusions. In addition, the companies have a lot of trouble with securing sufficient labor. It is hard for labor-intensive industries to maintain competitive power in the country and they have to consider to transform to high-tech manufacturing industries in order to build competitive power. Recently, the needs for machine-vision inspect systems to solve the problems that previous inspections have and increase productivity have been increased. Machine-vision should allow people to collect information from images and have abilities to draw consequences as well as acquire and process images simply. In machine-vision, the function that people collect visual data through their naked eyes would be substituted by mechanical devices such as cameras, lenses, lights, computers and etc. Furthermore, algorism will be substituted, using image processing techniques to draw final consequences from images. Such an algorism should be conducted in the purpose or formation of machine-vision systems. Therefore, the operation of entire systems and detailed technical factors related to image processing should be precisely understood and sufficient experiments must be followed. This study attempts to examine defect inspections through image acquisition, propose the methodology in the application of machine-vision and suggest pattern matching algorism to increase assortment rates of dent defects and black spot defects prevailed in electronic circuit materials. It is one of the methods to decide the position of defects in vision systems for semiconductor defect inspections. In addition, in this study, software and hardware applicable to industrial fields are described and system design and operating manuals are suggested. Surface inspection systems are to inspect the defects of products by processing and analyzing images from cameras. Therefore, in order to develop the systems, it is required to constitute hardware to acquire images suited for the main purpose of the inspection objects. In order to do that, precise understanding and inspection methods for the objects should be considered previously.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.