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영상처리 방법을 이용한 T-Bar의 볼트와 너트 유무 판별
Discrimination of Bolt and Nut's Presence in a T-Bar Using Image Processing Method 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.13 no.5, 2009년, pp.937 - 943  

주기세 (목포해양대학교 해상운송시스템학부) ,  김은석 (목포해양대학교 해상운송시스템학부)

초록
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본 논문에서는 영상 처리를 이용하여 차체의 진동에 영향을 미치는 자동차 T-Bar부품에서의 볼트와 너트의 존재 유무를 판별하는 알고리즘이 소개된다. T-Bar의 볼트와 너트 존재 유무를 판별하기 위하여 볼트와 너트의 특징치들이 학습되고 통계적 패턴매칭 방법을 이용하여 학습된 특징치들이 매칭된다. 또한 영상마다 볼트와 너트들의 화소값이 크게 변화하여 매칭율이 낮아지기 때문에 화소값의 최대와 최소 변화률이 이용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해 검사시간을 대폭 축소시켜 실시간이 요구되는 검사 자동화 분야에 아주 효율적이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, the algorithm discriminating the existence and nonexistence of bolts and nuts using image processing in an automobile T-Bar influencing the vibration of a frame, is introduced. To distinct whether bolts and nuts exist or not, the features of bolts and nuts are learned, and then these ...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • T-Bar에 있는 볼트와 너트의 유무를 검사하는데 있어서 검사시 간과 정 확성 이 중요한 역할을 한다. 연구에서는 검사시간을 빠르게 하기 위해서, 두 단계에 걸쳐서 영상을 정합한다. 먼저, 볼트와 너트의 참조영상을 5x5영 역으로 나누어서 각각의 영역에서 특징 값들을 참조 영상과 정합해서 빠르게 볼트와 너트의 유사한 위치를 찾아간다.
  • 본 연구에서는 로봇 팔에 검사용 카메라를 부착하여 T-Bar의 볼트와 너 트가 위치 한 곳을 위치 지 정 방식 으로로봇 팔이 이동하여 이미지를 획득하고 영상처리 방법을 사용하여 볼트와 너트의 유무를 판단하는데 목적 이 있다. T-Bar에 있는 볼트와 너트의 유무를 검사하는데 있어서 검사시 간과 정 확성 이 중요한 역할을 한다.
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참고문헌 (7)

  1. Jun, Z., Jian, L., Fuyuan, P., 'Precision Analysis of MAD Terrain Matching,' Journal- Huazhong University of Science and Technology Chinese Edition, Vol.28 No.7, pp. 35-37. 2000 

  2. Zheng, Z., Wang, H. and Teoh, K., 'Analysis of gray level corner detection,' Pattern Recognition Letters, Vol.20, pp. 149-162, 1999 

  3. Bruenig, M., Niehsen, W., 'Fast full-search block matching based on combined SAD and MSE measures,' Proceedings- Spie The International Society for Optical Engineering, Vol.3653, pp. 439-449, 1998 

  4. Saitoh, F., 'Image Template Matching by Selecting Block Areas Based on Normalized Correlation Rates,' Journal- Japan Society for Precision Engineering, Vol.67 No.8, pp. 1271-1275, 2001 

  5. Schroeder J., Chitre, M., 'Adaptive Mean/Median Filtering,' Conference record, Vol.1, pp. 13-16, 1996 

  6. B.I. Justusson, 'Median filtering: Statistical properties,' in Two-Dimensional Digital Signal Processing II, Vol. 43, pp. 161-196, 1981 

  7. Russo, F., 'A Method for Estimation and Filtering of Gaussian Noise in Images,' IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference Proceedings, Vol. 52, pp. 1148-1154, 2002 

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