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산업 기술의 고도화로 대부분의 공정은 자동화되었으며, 제품들은 고속생산되고 있다. 제품의 품질은 고객의 만족도측면과 기업의 이미지에 큰 영향을 미친다. 따라서 품질관리의 필요성은 크게 대두되고 있으며, 품질관리과정 중 결함탐지는 매우 중요한 요소 중 하나이다. 특히, 프레스 공정 등 고속 자동 생산되는 제품의 경우 신속하고 정확한 결함탐지는 필수 요소이다. 현재 반도체, 회로 등 정밀한 생산을 요구하는 제품의 결함탐지 분야는 많은 연구가 진행되었으며, 현장 적용 또한 활발히 이루어지고 있다. 하지만 프레스 공정, 사출과 같은 기계적인 공정을 사용하는 현장의 결함탐지는 검출자의 육안을 통한 검사가 이루어지고 있으며, 위 방법은 검출자의 당일 컨디션과 숙련도에 따라 정확도에 많은 영향을 받는다. 따라서 기계 공정 현장에서도 검출자의 영향을 받지 않고 일정 이상의 검출능력을 갖춘 자동화 시스템이 필요하다.
본 연구에서는 프레스 공정의 패널 생산품을 대상으로, 카메라 영상촬영과 이미지 신호처리를 통해 비접촉 결함 검출기법을 개발하였다. 결함 검출을 위해 결함이 없는 제품 이미지를 기저 이미지로 선정하였다. 추출된 이미지에는 여러 노이즈 성분과 이미지간의 정렬 오차등 실제 알고리즘 적용의 많은 문제점을 포함하고 있다. 본 연구에서는 이미지 재배열 및 ...

산업 기술의 고도화로 대부분의 공정은 자동화되었으며, 제품들은 고속생산되고 있다. 제품의 품질은 고객의 만족도측면과 기업의 이미지에 큰 영향을 미친다. 따라서 품질관리의 필요성은 크게 대두되고 있으며, 품질관리과정 중 결함탐지는 매우 중요한 요소 중 하나이다. 특히, 프레스 공정 등 고속 자동 생산되는 제품의 경우 신속하고 정확한 결함탐지는 필수 요소이다. 현재 반도체, 회로 등 정밀한 생산을 요구하는 제품의 결함탐지 분야는 많은 연구가 진행되었으며, 현장 적용 또한 활발히 이루어지고 있다. 하지만 프레스 공정, 사출과 같은 기계적인 공정을 사용하는 현장의 결함탐지는 검출자의 육안을 통한 검사가 이루어지고 있으며, 위 방법은 검출자의 당일 컨디션과 숙련도에 따라 정확도에 많은 영향을 받는다. 따라서 기계 공정 현장에서도 검출자의 영향을 받지 않고 일정 이상의 검출능력을 갖춘 자동화 시스템이 필요하다.
본 연구에서는 프레스 공정의 패널 생산품을 대상으로, 카메라 영상촬영과 이미지 신호처리를 통해 비접촉 결함 검출기법을 개발하였다. 결함 검출을 위해 결함이 없는 제품 이미지를 기저 이미지로 선정하였다. 추출된 이미지에는 여러 노이즈 성분과 이미지간의 정렬 오차등 실제 알고리즘 적용의 많은 문제점을 포함하고 있다. 본 연구에서는 이미지 재배열 및 필터링 기법을 적용하여 위의 문제를 해결하였으며, 이미지 외곽선 히스토그램을 이용한 Local amplitude mapping 기법을 개발, 결함검출을 수행하였다.
또한 실제 프레스 생산 라인에서 촬영된 영상을 기반으로 알고리즘 검증을 수행하였으며, 실제 환경에서도 높은 정확도로 결함탐지가 가능함을 증명하였다.

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