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문제 정의
- 본 논문에서는 RV 차량용 싱킹 시트 용접부위의 길이 폭, 두께 방향의 3차원 정보를 측정하기 위하여 스테레오 비전 시스템을 구성 하였다. 그리고 용접부의 품질을 자농으로검사하고 그 양불량을 판정하는 프로그램을 제작하였다.
- Vision Development Module을 이용하여 제작하였다. 본 논문에서는 폭/길이와 두께를 검사하는 프로그램을 분리하여 제작하였다. 프로그램은 크게 영상을 불러오는 부분, 영상을 처리하는 부분, 치수를 측정하는 부분, 검사 결과를 저장하는 부분으로 구성되어 있다.
제안 방법
- 시스템을 구성 하였다. 그리고 용접부의 품질을 자농으로검사하고 그 양불량을 판정하는 프로그램을 제작하였다.
- 다섯 번째, 팽창과 침식 연산을 적용하고 다시 침식과 팽창 연산을 연속으로 적용하여 중간값 필터와 파티클 필터로는 제거할 수 없는 잡음이나 홀 등을 제거한다. Fig.
- 따라서, 본 논문에서는 CMOS 방식의 두 대의 카메라와 독립형 비전 시스템으로 구성된 스테레오 비전(stereo vision) 시스템으로 용접부 품질검사를 위한 용접비드의 길이, 폭, 두께 방향의 치수를 측정하였다. 이를 수동 측정 결과와 비교하여 오차율을 검토하였다.
- 카메라와 시트 사이의 거리는 24cm이다. 시트 하나에 왼쪽 영상과 오른쪽 영상 하나씩 총 10장의 영상을 촬영한 다음 제작한 프로그램으로 검사를 하였다.
- 싱킹 시트, 카메라, 조명을 설치하여 뚜렷한 용접부의 영상을 얻을 수 있었고 영상 처리 알고리즘의 조합으로 용접부 추출해 내었다. 프로그램을 사용하여 측정한 용접부의 폭은 최대 오차 0.
- 용접부 검사 프로그램을 National Instruments의 LabVIEW 와 Vision Development Module을 이용하여 제작하였다. 본 논문에서는 폭/길이와 두께를 검사하는 프로그램을 분리하여 제작하였다.
- 용접부 추출 후에 Vision Development Module에서 제공되는 IMAQ Clanp HorizontaleVertical Max를 사용하여 용접부의 폭과 길이를 측정한다. IMAQ Clan甲 HorizontaWeitical Max는 지정한 영역에서 두 에지 사이의 거리를 측정한다.
- 용접부가 존재하면 폭과 길이를 측정하고 단위 변환 후 결과를 파일로 저장한다. 용접부를 검색할 때는 탐색 영역 안에서 지정한 임계 값보다 어두운 부분(픽셀)을 검색한 다음 용접 품질 사양(welding quality SPEC)과 용접부의 모양을 고려하여 검색된 부분의 넓이가 42mm2미만이면 용접이 안 된 것으로 판단하도록 하였다. 제작된 프로그램은 각 용접부의 존재 유무-, 폭과 길이, 용접 품질 사양(welding quality SPEC)을 만족하는지의 여부, 불량 개수와 불량률 등을 표시하며 검사 결과를 텍스트 파일로 지정한 경로에 저장한다.
- 용접부를 검색할 때는 탐색 영역 안에서 지정한 임계 값보다 어두운 부분(픽셀)을 검색한 다음 용접 품질 사양(welding quality SPEC)과 용접부의 모양을 고려하여 검색된 부분의 넓이가 42mm2미만이면 용접이 안 된 것으로 판단하도록 하였다. 제작된 프로그램은 각 용접부의 존재 유무-, 폭과 길이, 용접 품질 사양(welding quality SPEC)을 만족하는지의 여부, 불량 개수와 불량률 등을 표시하며 검사 결과를 텍스트 파일로 지정한 경로에 저장한다. 제작한 프로그램은 Fig.
- 영상의 개 수는 시트 하나에 5장(각각의 위치에서 한 장씩)이며 총 25 장이다. 조명의 위치를 변화시켜 촬영한 영상을 저장한 다음 제작한 프로그램을 사용하여 검사를 하였다.
- 첫 번째, 카메라로 촬영한 영상과 다음의 두 영상을 차례대로 더한다.
- 13과 같다. 카메라 중심을 기준으로 상하좌우 3cm떨어진 모퉁이와 카메라 중심 뒤쪽에 조명을 위치시킨 다음 영상을 촬영하였다. 카메라와 시트와의 거리는 24cm이고 조명과 시트와의 거리는 50g이다.
대상 데이터
- VQ국내9P 차량의 CUS비 FRM SUB ASSY LH에서 용접 불량이 자주 발생하는 29번과 25번 부분을 검사하였다. 실험에 사용된 싱킹 시트는 5개이며 시트1부터 시트 5까지 임의로 번호를 부여하였다.
- 본 연구는 충남 자동차.부품산업 인력양성사업단 산학 공동연구와 한국산업 기술재단의 지역 혁신인력양성 사업의 지원으로 진행되었음.
- 검사하였다. 실험에 사용된 싱킹 시트는 5개이며 시트1부터 시트 5까지 임의로 번호를 부여하였다. 시트2만 29번 용접부가 존재하지 않고 나머지는 29번 용접부와 25번 용접부 모두 존재한다.
- 영상 획득과 처리 등을 위하여 Compact Vision System (CVS-1456), CMOS 방식의 카메라, 조명 및 PC를 사용하였다. CVS-1456은 자체적으로 CPU, 메모리, 저장장치를 가지고 있으며 Digital I/O 포트를 사용하여 다른 장치와의 통신도 가능하다.
- 카메라와 시트와의 거리는 24cm이고 조명과 시트와의 거리는 50g이다. 영상의 개 수는 시트 하나에 5장(각각의 위치에서 한 장씩)이며 총 25 장이다. 조명의 위치를 변화시켜 촬영한 영상을 저장한 다음 제작한 프로그램을 사용하여 검사를 하였다.
데이터처리
- 치수를 측정하였다. 이를 수동 측정 결과와 비교하여 오차율을 검토하였다. LabVIEW을 이용하여 그래픽컬한용접부위 치수 측정프로그램을 작성하였고, 이로부터 사용자는 쉽게 용접부의 합격/불합격 판정 할 수 있다.
이론/모형
- 이를 수동 측정 결과와 비교하여 오차율을 검토하였다. LabVIEW을 이용하여 그래픽컬한용접부위 치수 측정프로그램을 작성하였고, 이로부터 사용자는 쉽게 용접부의 합격/불합격 판정 할 수 있다. 또한 작성된 프로그램은 데이터 수집, 분석 그리고 디스플레이를 최적화를 쉽게 할 수 있어서 제품 불량 유무를 자동적으로 판단할 수 있고, 양불량 기준에 대한 파라미터 조정이 가능하다는 장점이 있다.
성능/효과
- 이 결과로부터 본 논문에서 제안된 프로그램으로 강건하게 용접부위 양불량을 판단할 수 있음을 알 수 있다. 圧 한 레이저 비전 센서, 자외선/적외선 센서 등과 같은 다른 센서 없이 카메라만으로 용접부의 치수 측정 및 품질 평가 가능하였다.
- 실험 결과는 싱킹 시트, 라메라, 조명의 배치로 용접부의 영상을 얻을 수 있고 이 영상으로부터 용접부의 폭, 길이, 두께를 측정하여 합격/불합격 판정을 할 수 있다는 것을 보여준다. 이 결과로부터 본 논문에서 제안된 프로그램으로 강건하게 용접부위 양불량을 판단할 수 있음을 알 수 있다.
- 5mm이었다. 이 결과로부터 본 논문에서 제안된 프로그램으로 강건하게 용접부위 양불량을 판단할 수 있음을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 용접 후에 검사하는 것이므로 용접 시 발생하는 용접불꽃 등에 의한 영향이 없다.
후속연구
- 따라서 실험실에서 사용한 조명은 생산 현장의 조명환경과 큰 차이가 없을 것으로 사료된다. 추후 열악한 조명 환경에서 문제가 생길 경우에는 잡광을 제거하기 위한 시스템을 도입하면 될 것으로 본다. 최종적인 검사 결과는 Table 2와 같다.
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