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사출성형 제품의 결함검출 시스템
Defects Detection System on Injection Molded Part 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.11 no.4, 2011년, pp.99 - 104  

박인규 (중부대학교 컴퓨터학과) ,  이완범 (탑엘이디 기업부설연구소) ,  최규석 (청운대학교 컴퓨터학과)

초록
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본 논문은 사출성형 제품에 존재하는 여러 가지의 패턴의 결함을 신경회로망을 이용하여 검출하는 방법을 제안하였다. 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 룩업테이블을 이용하였고, 기존의 이미지 비교에 의한 방법을 지양하여 결함분류를 위한 신경회로망의 학습표본을 위한 특징점을 추출하고 결함추출과 분류알고리즘을 제안하였다. 총 500개의 사출성형 제품의 패턴에 대하여 신경회로망의 학습을 통하여 약 3%의 제품의 패턴에서 결함을 검출하였고 패턴의 직경에 대한 불량으로 대부분 분류되었다. 제안된 시스템을 이용한 결함 검출 방법은 사출성형 제품의 미세한 패턴을 검출하는 데 시간과 경비를 줄일 수 있는 효과적인 대안으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper the approach of neural network was proposed which detects a variety of defects in the molded parts. In an attempt to improve the response of the system, It is designed to minimize the use of memory via LookUp table in software. The goal of these methods was to extract the features of s...

주제어

#Insulator   #Morphology   #Quality Check   #Image Processing  

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

문제 정의

  • 본 논문에서 유연성을 고려한 결함추출 알고리즘, 신경회로망에 의한 결함분류 알고리즘을 제시하였다. 실험에 적용된 총 500개의 사출성형 제품에 대하여 97%의 정상패턴을 검출하였고, 나머지는 패턴의 일부에 대하여 불량을 검출하였다.
  • 따라서 최근에는 화상처리보드, 주변장치, 구동 메카니즘 등 하드웨어의 발전이 급속히 진전되어 하드웨어에서 기인한 위치 틀어짐, 데이터 저장장소의 부족 등의 난항등은 충분히 극복할 수 있다. 본 논문의 목적은 빠른 검사 속도와 정확한 결함 검출이라는 탁월한 장점을 지니고 있는 이미지 비교 방법을 근간으로 하여 이 방법이 지니고 있는 단점을 극복하여 결함을 효과적으로 검출하고, 검출된 결함을 이용하여 특징값을 추출하고 그 종류를 판별하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이미지 비교 방법의 장점은? 일반적으로 사출 제품의 양․불량 검사와 PE하수관의 정확하고 신속한 재고파악은 목시검사의 경우 측정부위를 보는 각도와 측정 포인트의 직경에 따라 오인식이 많아 신뢰성이나 시간적인 면에서 한계에 달하고, 패턴이 고밀도화 되고 검사하여야 할 포인트의 양과 패턴의 형태와 크기에 따른 불량의 형태도 다양하므로 개선사항이 필요하다. 기존의 이미지 비교 방법은 모든 결점을 찾을 수 있는 성능, 빠른 검사속도, 원리의 단순함등의 장점을 지니고 있음에도 불구하고 사용자의 선택에 따라서 결함에서 제외하고 싶은 결함도 찾는 유연성의 부족, 표준 화상과 검사대상 화상 사이의 정확한 위치정렬의 필요, 많은 데이터의 요구, 조명조건에 따른 성능의 불확실성 등의 단점을 지니고 있다. 아울러 단지 화상의 뺄셈만을 하였기 때문에 결함의 유무는 판단하지만 결함의 종류는 판별하지 못한다는 크나큰 맹점이 있다.
결함을 검출하고 분류하기 위한 전체 검사 과정은 어떻게 이루어지는가? 1의 진행 순서도에서 보는 바와 같이 크게 3 단계로 나누어진다. 첫째, 결함이 없는 보드를 이용하여 검사에 기준이 될 표준 화상 데이터를 구축하여 저장한다. 둘째, 이미 구축하여둔 표준화상 데이터를 이용하여 실제 검사 대상과 비교하여 결함을 추출[2]하고 셋째, 추출된 결함 이미지로부터 결함의 종류를 판별하는 과정으로 이루어진다.
이미지 비교 방법의 단점은? 일반적으로 사출 제품의 양․불량 검사와 PE하수관의 정확하고 신속한 재고파악은 목시검사의 경우 측정부위를 보는 각도와 측정 포인트의 직경에 따라 오인식이 많아 신뢰성이나 시간적인 면에서 한계에 달하고, 패턴이 고밀도화 되고 검사하여야 할 포인트의 양과 패턴의 형태와 크기에 따른 불량의 형태도 다양하므로 개선사항이 필요하다. 기존의 이미지 비교 방법은 모든 결점을 찾을 수 있는 성능, 빠른 검사속도, 원리의 단순함등의 장점을 지니고 있음에도 불구하고 사용자의 선택에 따라서 결함에서 제외하고 싶은 결함도 찾는 유연성의 부족, 표준 화상과 검사대상 화상 사이의 정확한 위치정렬의 필요, 많은 데이터의 요구, 조명조건에 따른 성능의 불확실성 등의 단점을 지니고 있다. 아울러 단지 화상의 뺄셈만을 하였기 때문에 결함의 유무는 판단하지만 결함의 종류는 판별하지 못한다는 크나큰 맹점이 있다. 따라서 최근에는 화상처리보드, 주변장치, 구동 메카니즘 등 하드웨어의 발전이 급속히 진전되어 하드웨어에서 기인한 위치 틀어짐, 데이터 저장장소의 부족 등의 난항등은 충분히 극복할 수 있다.
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참고문헌 (10)

  1. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing 1997, 1998 

  2. N. Memon, P.W.Wong, "Protecting Digital Media Content," Comm. of the ACM, Vol.41, No.7, pp.35-43, 1998 

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  3. M.D.Swanson, M. Kobayashi and A. H. Tewfik, "Multimedia Data-Embedding and Watermarking Technologies," Proc. of the IEEE, Vol. 86, No.6, pp.1064-1087, 1998 

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  4. R. Anderson Ed., "Information Hiding," in Lecture Notes in Computer Science, Vol.1147, Springer, 1996 

  5. R.Anderson and F.A.P.Petitcolas, "On the Limits of Stegangoraphy," IEEE JSAC, Vol. 41, No.7, pp.474-481, 1998 

  6. 松井甲子雄, "電子透かしの基礎", 森北出版株式會社, 1998(in Japanese) 

  7. W. Bender, D. Gruhl, N.Morimoto and A Lu, "Techniques for Data Hiding," IBM Syst. J., Vol. 35, pp.313-336, 1996 

    상세보기 crossref

  8. N. Nikolaidis, I. Pitas, "Copyright Protection of Images Using Robust Image Signature," In proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Press, pp.2168-2171, 1996 

  9. C. I. Podilchuk, W.Zeng, "Image-Adaptive Watermarking Using Visual Models," IEEE JSAC, Vol.16, No.4, pp.525-539, 1998 

  10. 류지열, "미세 피치 칩 온 필름의 결함 검출을 위한 자동시스템 개발", 한국정보기술학회 논문지, 제9권, 제1호, pp.25-34, 2011 1월 

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