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문제 정의
- 본 논문에서는 자동차의 전기 또는 전자적 제어를 위해 수많은 배선과 퓨즈와 릴레이를 하나의 박스 안에 회로로 만들어 자동차의 설계 및 제작을 간편하게 하도록 한 정션 박스를 검사한다. 정션 박스에 삽입된 각종 퓨즈와 릴레이들의미 결합 및 오 결합을 색상과 표면의 패턴을 검사하고 판정하여 작업자에게 통보하는 자동 시각 검사 시스템을 구현하였다.
제안 방법
- 검색 리스트에서 검사 결과가 불량인 제품을 선택하여 결함 명 및 현재 상태, 수정 요청 정보를 다시 확인할 수 있도록 하였다. 검사 결과 검토 및 검사 성적서 등의 보고서 작성을 위하여 검사 결과를 데이터베이스로 부터 다양한 방법으로 획득할 수 있도록 하였다.
- 검사 과정은 이미 학습되어 있는 제품 모델에 따라 퓨즈와 릴레이의미 결합과 오 결합을 검출하기 위해 색상 검사와 표면 검사를 한다.
- 퓨즈의 색상 검사는 학습된 각 HSI값과 검사 대상의 HSI 값을 비교하여 각 색상의 Min값과 Max값을 설정하고 퓨즈의 색이 Min값과 Max값 사이에 있으면 정상으로 인식한다. 검사 과정의 신뢰성을 높이기 위해 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Intensity)의 3가지 데이터를 각각 비교하여 하나라도 잘못된 색상이 있을 경우 결함으로 판정한다. Min값과 Max값은 ±5로 설정하며 직접 Min값과 Max값을 조정할 수 있다.
- 영역이다. 검사의 시간을 줄이기 위하여 템플릿 검사 영역을 네모 칸과 같이 영역 처리하여 계산의 양을 줄여서 빠르고 정확한 검사가 이루어지도록 하였다.
- 데이터를 확인할 수 있다. 검색 리스트에서 검사 결과가 불량인 제품을 선택하여 결함 명 및 현재 상태, 수정 요청 정보를 다시 확인할 수 있도록 하였다. 검사 결과 검토 및 검사 성적서 등의 보고서 작성을 위하여 검사 결과를 데이터베이스로 부터 다양한 방법으로 획득할 수 있도록 하였다.
- 문자의 색을 기준으로 임계 치를 정하여 이진화를 하여 계산 량을 줄이면서 추출된 문자를 영역화 하여 검사의 정확도를 높였다.
- 본 논문에서는 퓨즈와 릴레이의 특성인 고정된 문자의 색과 바탕색의 차를 이용하여 비교적 간단하게 색에 의한 문자 영역의 추출이 가능 하므로 사전 지식에 의한 문자 영역의 분리 방식을 이용하였다. 문자의 색을 기준으로 임계 치를 정하여 이진화를 하여 계산 량을 줄이면서 추출된 문자를 영역화 하여 검사의 정확도를 높였다.
- 본 논문은 시스템의 검사 과정을 다섯 단계로 나누어 결함을 검사한다. 첫 번째는 정션 박스의 영상을 획득, 두 번째는 정션 박스 안에 장착된 퓨즈와 릴레이의 색상 검사와 템플릿 매칭을 하기위한 부분이 미지의 등록, 세 번째는 퓨즈와 릴레이의미 결합검사, 네 번째는 퓨즈의 색상정보를 이용한 검사, 다섯 번째는 등록된 영상을 이용한 퓨즈와 릴레이의 템플릿 검사 과정이다.
- 출력된다. 본 시스템에서는 한 제품에 대해 단 한 개의 불량만 있어도 사용자에게 이 제품은 불량품이라고 경고음과 함께 모니터 화면으로 알려주게 된다. 사용자는 불량이 난 제품을 따로 분리하게 되고 양품인 제품은 다음 공정으로 이동한다.
- 빠른 검사를 위하여 문자 영역을 따로 분리하여 템플릿 검사를 실시하였다. 기존의 문자 영역을 분리하기 위한 방법으로 수평 방향과 수직 방향으로 대상 블록의 화소의 개수를 파악하여 영역화 하는 투영을 이용하여 분리하는 방법과 대상의 사전 지식을 이용하여 분리하는 방법이 있다[8].
- 검사가 시작된다. 색상 검사 방식 과 마스터 영상 검사 방식의 두 가지 검사 방법을 적용하여 신뢰성 높은 검사가 가능하도록 하였다[6, 7]. 색상 검사방식은 부품의 색상을 검출하여 검사를 하는 방식이고 마스터 영상에 의한 학습 방식은 직접 영상을 등록하여 검사를 하는 방식이다.
- 숙련공이 육안으로 직접 검사를 하였을 경우 한개당 5초정도 걸리던 제품 검사의 시간을 자동 검사시스템을 이용하여 2초 이내로 단축하여 육안 검사에 비하여 빠른 검사 속도를 보장하며 신속하고 정확한 전수 검사를 함으로써 공정에 효율성을 높이고 검사 결과를 데이터베이스화 하여 신속하게 문제점의 파악과 조치가 가능하도록 하였다. 또한 결함 발견 시 결함의 종류와 그에 따른 수정 사항을 검사창을 통해 바로 표시하고 모든 검사 결과를 자동으로 데이터베이스에 저장하기 때문에 신속한 결함 원인의 파악과 조치가 가능하다.
- 실제 공정에서 만들어진 제품에서 정상제품과 불량품을 올바르게 판단해 내는지를 알아보기 위해 각 모델 별로 정상제품 1CX)개, 불량품 100개 씩을(퓨즈와 릴레이미 결합 50개, 퓨즈와 릴레이 오 결합 50개) 임의로 추출하여 실험을 하였다. 모두 200개의 제품의 판정을 한 결과 정상제품을 100개, 불량품을 100 개로 분류하였고 결함의 원인도 정확히 검출 하였다.
- 이때 사용되는 조명 장치는 그림 4와 같이 검사 면적 전체에 걸쳐 고르게 빛이 퍼질 수 있게 조명의 균일성을 좋게 하고 경계의 방향에 의한 영향을 줄이기 위하여 여러 개의 LED를 조명 가이드에 균일하게 배치하였다. 2개의 고 휘도 LED 조명을 사용하여 빛이 한곳에 집중되거나 확산되지 않고 그림자가 적게 발생하게 하였다 [4].
- 색상의 값이 달라질 수가 있다. 이러한 문제를 해결하기 템플릿 등록을 할 때 같은 값의 부품이더라도 각 위치에 따른 부품의 이미지를 모두 등록하여 검사를 함으로써 문제를 해결 하였다. 그림 5는 시스템 구성도 이다.
- 하도록 한 정션 박스를 검사한다. 정션 박스에 삽입된 각종 퓨즈와 릴레이들의미 결합 및 오 결합을 색상과 표면의 패턴을 검사하고 판정하여 작업자에게 통보하는 자동 시각 검사 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템을 산업현장에 적용한 결과 검사의 정확성을 높여 제품의 신뢰도를 향상시키고, 검사 속도를 단축 하여 생산성을 증가 시킬 수 있음을 보였다.
- 제품에 삽입된 퓨즈와 릴레이는 조명의 밝기와 위치에 따라 다르게 보일 수 있기 때문에 각각의 위치에서의 퓨즈와 릴레이를 템플릿으로 등록하여 학습함으로써 정확하고 신뢰성 있는 검사 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그림 2는 등록된 마스터 영상이다.
- 결함을 검사한다. 첫 번째는 정션 박스의 영상을 획득, 두 번째는 정션 박스 안에 장착된 퓨즈와 릴레이의 색상 검사와 템플릿 매칭을 하기위한 부분이 미지의 등록, 세 번째는 퓨즈와 릴레이의미 결합검사, 네 번째는 퓨즈의 색상정보를 이용한 검사, 다섯 번째는 등록된 영상을 이용한 퓨즈와 릴레이의 템플릿 검사 과정이다.
- 템플릿 등록에서 획득된 퓨즈의 영상에서 RGB의 색상 값을 HSI값으로 변환하여 검사를 한다. 퓨즈의 색상 검사는 학습된 각 HSI값과 검사 대상의 HSI 값을 비교하여 각 색상의 Min값과 Max값을 설정하고 퓨즈의 색이 Min값과 Max값 사이에 있으면 정상으로 인식한다.
- 번호를 가지고 있다. 퓨즈에서 획득된 RGB의 값을 HSI 값으로 변환하여 학습 시 검출한 색의 값과 비교하여 이상 유/뮤틀 검출한다.
- 퓨즈와 릴레이의 템플릿 매칭을 위한 전처리 단계로 분리된 영상에서 문자와 바탕색의 차를 이용하여 문자의 영역을 추출하여 검사의 기준을 정하였다.
대상 데이터
- 검 시" 하고자 하는 정 션 박스는 180mm X 120mm 크기의 부품 삽입이 완료된 제품으로 영상의 전체크기는 1200 X 900 화소이다. 검출하는 결함은 퓨즈와 릴레이의미 결합과 오 결합이다.
- 본 논문에서 사용된 검사 시스템의 구성은 전체적인 검사 대상 영역을 촬영하는 1392 X 1040(SXGA) 해상도를 갖는 NTSC급 PROGRESSIVE 방식의 RGB 카메라로 16MM 산업용 렌즈를 사용하였고 획득된 영상을 소프트웨어 에 전달하는 프레임 그래 버는 Matrox사의 Meteor IIMC를 사용하였다. 이때 사용되는 조명 장치는 그림 4와 같이 검사 면적 전체에 걸쳐 고르게 빛이 퍼질 수 있게 조명의 균일성을 좋게 하고 경계의 방향에 의한 영향을 줄이기 위하여 여러 개의 LED를 조명 가이드에 균일하게 배치하였다.
이론/모형
- 본 논문에서는 MAD 공식을 이용하여 템플릿 매칭을 하였다. 원본 영상에서 템플릿 영상을 지정하고 검사할 영상의 각 화소를 비교 하면서 두 영상이 얼마나 유사한지를 측정하는 검사 방법이다.
성능/효과
- 정션 박스에 삽입된 각종 퓨즈와 릴레이들의미 결합 및 오 결합을 색상과 표면의 패턴을 검사하고 판정하여 작업자에게 통보하는 자동 시각 검사 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템을 산업현장에 적용한 결과 검사의 정확성을 높여 제품의 신뢰도를 향상시키고, 검사 속도를 단축 하여 생산성을 증가 시킬 수 있음을 보였다.
- 추출하여 실험을 하였다. 모두 200개의 제품의 판정을 한 결과 정상제품을 100개, 불량품을 100 개로 분류하였고 결함의 원인도 정확히 검출 하였다.
- 반도체 기술이 급속도로 발전하면서 컴퓨터의 성능 또한 빠른 속도로 향상되었다. 컴퓨터의 가격이 저렴화 되면서 사회 전반에 컴퓨터의 사용이 일반화되었고 많은 업무가 컴퓨터를 이용하여 처리될 수 있도록 사회구조가 개선되어가고 있다.
- 본 논문에서 정션 박스 자동 시각 검사 시스템을 구현함으로 검사 시간을 단축하여 생산성을 높이고, 정확한 검사를 통하여 제품의 신뢰성을 향상 시킬 수 있음을 보였다. 결함 발견 시 그림 12와 같이 결함의 종류와 그에 따른 수정 사항을 알려 주고, 모든 검사 결과를 자동으로 데이터베이스에 저장하기 때문에 신속한 결함 원인 파악과 조치가 가능하다.
후속연구
- 생산성을 향상 시킬 수 있다. 또한 결함의 이상 유/무만 아니라 유형도 판별하여 보다 효율적인 공정 관리가 가능하며 향후 결함 및 공정 관련 지식을 축적해 갈 수 있는 지식기반 시스템으로 발전시킬 수 있을 것이다〔9].
- 결함 발견 시 그림 12와 같이 결함의 종류와 그에 따른 수정 사항을 알려 주고, 모든 검사 결과를 자동으로 데이터베이스에 저장하기 때문에 신속한 결함 원인 파악과 조치가 가능하다. 새로운 정션 박스를 검사해야 할 경우에도 학습 기능을 이용하여 시스템 교체 없이 새 모델의 검사가 가능하여 그에 따른 추가 비용을 최소화 하여 준다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.