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NTIS 바로가기바이오시스템공학 = Journal of biosystems engineering, v.36 no.5, 2011년, pp.377 - 383
신익상 (국립농업과학원 농업공학부) , 강동현 (국립농업과학원 농업공학부) , 홍영기 (국립농업과학원 농업공학부) , 민영봉 (경상대학교 생물산업기계공학과)
This study proposed the new method of discerning the assembled parts and presuming the position of central point in a Cowl Cross Bar (CCB) using a Charge-Couple Device (CCD) camera attached to a robot in the auto assembly line. Three control points of an ellipse were decided by three reference point...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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영상처리를 이용한 검사시스템은 대표적으로 어떤 곳에 사용되는가? | 이에 비하여 영상처리를 이용한 검사는 이러한 단점들을 극복할 수 있고, 검사의 정확도를 크게 향상시켜 미세한 불량까지도 검출이 가능하며, 실시간으로 빠르게 검사할 수 있기 때문에 부품검사의 공정시간을 단축할 수 있다. 이와 같이 영상처리를 이용한 검사시스템은 대표적으로 PCB(Printed Circuit Board)(Choi et al., 2003; Mashohor et al., 2006; Ibrahim and Al-Attas, 2005), IC(integrated circuit) 생산라인(Dom and Brecher, 1995; Rajeswari and Rodd, 1999)에 사용되고 있고, 특히 자동차 생산라인에서 자동차의 문틀 공백을 검사하는데 사용된다(Kosmopoulos and Varvarigou, 2001). 최근에는 여러 분야에서 3D 데이터를 이용한 자동비전검사시스템이 사용되고 있고, 물체의 CAD 데이터 정보를 이용하는 3D 검사는 많은 제약 조건이 따르지만 검출결과의 정확성이 높은 것으로 보고되고 있다(Bhanu, 1987; Zhang, 2005; Malassiotis and Strintzis, 2003). | |
영상처리를 이용한 검사의 장점 중 사람이 검사함으로 인한 단점극복이 가능한 것 이외의 추가적인 장점은 무엇인가? | 이에 비하여 영상처리를 이용한 검사는 이러한 단점들을 극복할 수 있고, 검사의 정확도를 크게 향상시켜 미세한 불량까지도 검출이 가능하며, 실시간으로 빠르게 검사할 수 있기 때문에 부품검사의 공정시간을 단축할 수 있다. 이와 같이 영상처리를 이용한 검사시스템은 대표적으로 PCB(Printed Circuit Board)(Choi et al. | |
카울크로스바 검사를 검사자의 육안에 의존하고 있는데, 이로 인하여 발생할 수 있는 문제점은 무엇인가? | 그러나 현가장치의 골격이 되는 카울크로스바(Cowl Cross Bar, 이하 CCB)는 자동차의 성능향상과 안전성 면에서 중요한 역할을 함에도 불구하고, 대부분 검사자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 사람이 검사하는 경우 검사자의 주관과 피로도에 따라 장시간 동안 부품 검사를 할 수 없을 뿐만 아니라 이로 인해 오차를 발생시킬 우려가 크다. |
Bhanu, B. 1987. CAD-based robot vision. Computer. 20(8): 12-16.
Cheng, Z. and Y. Liu. 2004. Efficient technique for ellipse detection using restricted randomized hough transform. Proc. of the International Conference on Information Technology. 2:714-718.
Choi, K. S., J. Y. Pyun, and N. H. Kim. 2003. Real-time inspection system for printed circuit boards. Lecture Notes in Computer Science. 2781:458-465.
Dom, B. E. and V. Brecher. 1995. Recent advances in the automatic inspection of integrated circuits for pattern defects. Machine Vision and Applications. 8(1):5-19.
Fung, P. F., W. S. Lee, and I. King. 1996. Randomized generalized hough transform for 2-D gray scale object detection. Proc. of the 13th International Conference on Pattern Recognition. 2(5):511-515.
Hough Paul, V. C. 1962. Methods and means for recognizing complex patterns. U.S. Patent Publication. 3069654.
Ibrahim, Z. and S. A. R. Al-Attas. 2005. Wavelet-Based printed circuit board inspection system. Integrated Computer-Aided Engineering. 12(2):201-213.
Kosmopoulos, D. and T. Varvarigou. 2001. Automated inspection of gaps on the automobile production line through stereo vision and specular reflection. Computers in Industry. 46(1): 49-62.
Malassiotis, S. and M. G. Strintzis. 2003. Stereo vision system for precision dimensional inspection of 3D holes. Machine Vision and Applications. 15(2):101-113.
Mashohor, S., J. R. Evans, and A. T. Erdogan. 2006. Automatic hybrid genetic algorithm based printed circuit board inspection. Proc. of the First NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems. 390-400.
Rajeswari, M. and M. G. Rodd. 1999. Real-time analysis of an IC wire-bonding inspection system. Real-Time Imaging. 5(6):409-421.
Xu, L., E. Oja and P. Kultanen. 1990. A new curve detection method: Randomized Hough Transform (RHT). Pattern Recognition Letters. 11(5):331-338.
Zhang, Y. 2005. Automatic inspection of industrial sheetmetal parts with single non-metric CCD camera. Advanced Data Mining and Applications. 3584:654-661.
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