본 논문에서는 휴대폰의 주요 부품인 Menu key, Back key의 여러 가지 불량 검사 중 양품, 불량을 판정하는 육안검사 방식의 문제점을 분석하고, 측정기 개발 및 측정시스템 분석(Measurement System Analysis)을 통해 정밀도가 획기적으로 향상된 결함 검출 해법을 제시하고 검증하였다. 이를 위해 제조 공정에서 발생 되는 제품의 불량 종류는 흑점, 백점, 동일 면적의 밝기 불량, 두 key간의 밝기 차이 로 정의 하였다. 이의 검출을 위해 검사 자동화 구현 기획을 수립하였으며, 검사 자동화 구현을 위해 기존 장비 제품 안착 위치 하단에 소형 카메라를 설치하여 다른 기능 검사와 동시에 Menu key, Back key의 결함 검출이 가능하도록 ...
본 논문에서는 휴대폰의 주요 부품인 Menu key, Back key의 여러 가지 불량 검사 중 양품, 불량을 판정하는 육안검사 방식의 문제점을 분석하고, 측정기 개발 및 측정시스템 분석(Measurement System Analysis)을 통해 정밀도가 획기적으로 향상된 결함 검출 해법을 제시하고 검증하였다. 이를 위해 제조 공정에서 발생 되는 제품의 불량 종류는 흑점, 백점, 동일 면적의 밝기 불량, 두 key간의 밝기 차이 로 정의 하였다. 이의 검출을 위해 검사 자동화 구현 기획을 수립하였으며, 검사 자동화 구현을 위해 기존 장비 제품 안착 위치 하단에 소형 카메라를 설치하여 다른 기능 검사와 동시에 Menu key, Back key의 결함 검출이 가능하도록 광학계를 설치 하였다. 카메라를 통해 수집된 영상 이미지는 Golden Sample 을 이용한 Reference 영상을 생성하였으며, Reference 영상을 모든 불량 검사의 표준으로 하여 검사 대상 제품의 이미지를 촬영하여 표준과의 비교로 흑점, 백점, 밝기 값, 두 Key간 밝기 차이 등의 측정값을 취득하고 정해진 규격의 기준으로 불량 검출이 가능하도록 알고리즘을 개발하였다. 이때, 검사 기준 규격 결정 방법으로는 정상으로 Reference 영상의 이미지와 비교하여 결함 면적 비율, 밝기 차이, 두 Key간의 차이를 정량화 하였으며, 이 값을 기준으로 상, 하한 값을 설정하여 제품 검사 규격의 기준을 결정하였다. 그 결과 불량 제품을 정상 제품으로 판정하는 불량 유출이 없었으며, 정해진 규격에 따라 검출이 가능한 것을 확인하였다. 또한 측정시스템의 계수형 Gage R&R을 통해 검출 표준과의 일치성 99.41%로 통계적인 오류도 적어 육안검사의 문제점이 개선되었고, 검사 시간 단축으로 불량 검출이 높아졌으며 제품의 품질이 향상 되었다.
Keywords: 결함 검출, 육안 검사, 검사 자동화
본 논문에서는 휴대폰의 주요 부품인 Menu key, Back key의 여러 가지 불량 검사 중 양품, 불량을 판정하는 육안검사 방식의 문제점을 분석하고, 측정기 개발 및 측정시스템 분석(Measurement System Analysis)을 통해 정밀도가 획기적으로 향상된 결함 검출 해법을 제시하고 검증하였다. 이를 위해 제조 공정에서 발생 되는 제품의 불량 종류는 흑점, 백점, 동일 면적의 밝기 불량, 두 key간의 밝기 차이 로 정의 하였다. 이의 검출을 위해 검사 자동화 구현 기획을 수립하였으며, 검사 자동화 구현을 위해 기존 장비 제품 안착 위치 하단에 소형 카메라를 설치하여 다른 기능 검사와 동시에 Menu key, Back key의 결함 검출이 가능하도록 광학계를 설치 하였다. 카메라를 통해 수집된 영상 이미지는 Golden Sample 을 이용한 Reference 영상을 생성하였으며, Reference 영상을 모든 불량 검사의 표준으로 하여 검사 대상 제품의 이미지를 촬영하여 표준과의 비교로 흑점, 백점, 밝기 값, 두 Key간 밝기 차이 등의 측정값을 취득하고 정해진 규격의 기준으로 불량 검출이 가능하도록 알고리즘을 개발하였다. 이때, 검사 기준 규격 결정 방법으로는 정상으로 Reference 영상의 이미지와 비교하여 결함 면적 비율, 밝기 차이, 두 Key간의 차이를 정량화 하였으며, 이 값을 기준으로 상, 하한 값을 설정하여 제품 검사 규격의 기준을 결정하였다. 그 결과 불량 제품을 정상 제품으로 판정하는 불량 유출이 없었으며, 정해진 규격에 따라 검출이 가능한 것을 확인하였다. 또한 측정시스템의 계수형 Gage R&R을 통해 검출 표준과의 일치성 99.41%로 통계적인 오류도 적어 육안검사의 문제점이 개선되었고, 검사 시간 단축으로 불량 검출이 높아졌으며 제품의 품질이 향상 되었다.
This paper presents advanced fault detection method based on the development of measuring instrument and the analysis of measuring system in determination of good product or defective product of menu key and back key, which are important components of cellular phone. The defect in the manufactur...
This paper presents advanced fault detection method based on the development of measuring instrument and the analysis of measuring system in determination of good product or defective product of menu key and back key, which are important components of cellular phone. The defect in the manufacturing process is defined as black spot, white spot, the difference of brightness in the same area, and the difference of brightness between two keys. In order to detect some kinds of defective goods, we deduce automatic detection concept by installing a small camera at the bottom of the product seating position of the equipment, which is able to detect menu key and back key defects with other function tests at the same time. An algorithm is also developed to find defective products based on a predetermined standard. Reference images are generated using the image collected from camera and Golden Sample Technique. Reference images are taken as the standard for all defect inspection in comparison with the image of the products to be inspected such as black spot, white spot, the difference of brightness, and the difference between two keys. As a result, there is no case where a defective product is judged as a good product and it is also verified that detection is possible according to a predetermined standard. In addition, because the agreement with the Gage R&R of measuring system and detection standard is 99.41%, we can improve the quality of products by solving problems of a visual inspection and decrease inspection time.
This paper presents advanced fault detection method based on the development of measuring instrument and the analysis of measuring system in determination of good product or defective product of menu key and back key, which are important components of cellular phone. The defect in the manufacturing process is defined as black spot, white spot, the difference of brightness in the same area, and the difference of brightness between two keys. In order to detect some kinds of defective goods, we deduce automatic detection concept by installing a small camera at the bottom of the product seating position of the equipment, which is able to detect menu key and back key defects with other function tests at the same time. An algorithm is also developed to find defective products based on a predetermined standard. Reference images are generated using the image collected from camera and Golden Sample Technique. Reference images are taken as the standard for all defect inspection in comparison with the image of the products to be inspected such as black spot, white spot, the difference of brightness, and the difference between two keys. As a result, there is no case where a defective product is judged as a good product and it is also verified that detection is possible according to a predetermined standard. In addition, because the agreement with the Gage R&R of measuring system and detection standard is 99.41%, we can improve the quality of products by solving problems of a visual inspection and decrease inspection time.
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