[논문]브레이크패드 검사 시스템 구축에 관한 연구

김태은

doi:10.13067/jkiecs.2013.8.3.403

[국내논문] 브레이크패드 검사 시스템 구축에 관한 연구
A study on inspection system for brake pad 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.8 no.3, 2013년, pp.403 - 408

초록
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본 연구는 자동차 브레이크 패드 생산 공정에서 컨베어벨트 실려가는 차종별 패드의 유형을 자동 판별하고 표면의 균열을 검사하는 시스템을 개발한다. 브레이크 패드는 여러 혼합제로 고열, 고압 성형하여 만든다. 패드생성과정에서 패드 표면의 균열 및 손상이 발생한다. 본 연구에서는 불량품을 검출하는데 적합한 시스템 구축하고 응용소프프웨어 개발을 한다. 패드 표면의 균열이나 손상 부위는 인공조명을 비출 때 그림자를 생성하게 되며 이를 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 검출한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose to develop an inspection system that recognizes surface cracks on the brake pad and the types of brake pads of each car during the production process, on a conveyor belt. The brake pad is made from a mixture of materials, using high-heat and pressure. Therefore, the brake pad can be cracked and damaged on the surface during production. Our goal is to develop an effective detection system and application software to detect substandard product. A shadow is generated when the artificial light shines on the damaged of the surface of pad. Using the computer vision algorithm that is proposed we can detect the substandard product. Results from experiments confrim the performance of the proposed algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서 제안하는 알고리즘은 자동차의 중요 부품으로 사용되는 브레이크 패드 생산공정의 자동화를 위한 것으로서 패드의 유형 분류와 패드 표면의 균열 불량을 자동으로 검출하는 것이다. 자동차 부품 중에서 브레이크 패드의 경우는 다양한 마찰 화합물을 혼합하고 고압 성형하는 복잡한 과정을 거치기 때문에 공정에 따른 패드의 불량이 적지 않은 품목이다.
패드의 생산 공정 중에서 최종 검사 과정은 전적으로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있고, 작업자가 장시간동안 주의를 집중하기 어려워 적지 않은 불량이 생산되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기존의 부정확하고 비효율적인 작업자의 육안 검사에 의존하던 브레이크 패드의 표면 불량 검사를 기계적으로 정량화하여 검출하는 방법을 제안하며, 이를 통해 보다 신뢰성 있는 제품 생산을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘을 통해 개발되는 시스템은 자동차 브레이크 패드(라이닝)의 표면 균열을 중심으로 한 다양한 불량을 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술[1][2][3][4]을 이용하여 자동으로 검출하고 측정 할 수 있다.
Hough 변환은 영상 내의 물체의 윤곽을 검출하기 위하여 직선이나 곡선성분을 발견하는 방법이다. 여기서는 노면 균열부의 직선 성분 검출을 목적으로 사용한다. 등간격의 배열 hough 파라메터를 정의하고, 영상 내의 화소들이 직선을 만들 때 가질 수 있는 파라미터 값을 그림 7과 같이 계산하여 hough 배열의 해당 칸에 빈도수를 저장한다.

제안 방법

결과적으로 제안하는 방법은 패드표면의 균열 부분을 자동 검출하여 유형을 분류하고 측정하다[6].
이때 패드 영상이 얻어지고 분석된다. 또한, 컨베이어 벨트 시스템을 제어하기 위한 컨트롤러를 제작하며, 컨트롤러와 CCD카메라를 동기화하기 위한 컴퓨터 인터페이스 프로그램을 개발한다. 그림 9는 시제품으로 제작된 컨베이어벨트 컨트롤러와 영상분석을 위한 알고리즘을 탑재한 컴퓨터를 보여주며, 그림 10은 제안된 방법의 사용자 화면을 보여준다.
브레이크 패드는 컨베이어 벨트에 실려 CCD카메라 센서의 sensing 영역으로 3초에 1개꼴로 옮겨진다. 본 논문에서 제안된 불량 패드 검출 장치는 컨베이어 벨트 상에서 설치되며, 보다 정확한 영상을 얻기 위하여 CCD카메라와 조명으로 이루어진 암실을 통과시킨다. 이때 패드 영상이 얻어지고 분석된다.
본 논문에서 제안하는 방법의 시각검사에 의한 패드 균열 검출 시스템은 표면 균열 검출 부분과 패드 유형 결정의 부분으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법의 전체적인 구성은 그림 2와 같다.
제안되는 방법은 입력된 패드영상이 입력되면 시스템의 성능에 악영향을 줄 수 있는 영상의 잡음을 제거(noise reduction)과정과 색상을 보정(color correction)의 과정을 포함하는 영상 전처리 과정을 수행한다. 전처리 과정은 노면 영상을 분석하기 손쉬운 형태로 변환하는 일련의 처리 과정이다.
제안되는 방법은 컨베이어 벨트에 실려 가는 패드의 2D 형상을 분석하여 패드의 유형을 판별한다. 패드 유형 정보 자동 추출기는 패드 영상을 실시간 영상 분할 알고리즘의 개발에 의해 분할 된 후에 특징값을 추출하고, 학습에서 얻어진 모델 정보와 정합하여 패드 유형을 결정한다[5].
패드 분석을 위해 고해상도 CCD 카메라, 분석용 컴퓨터, 벨트 이동을 제어하는 광센싱장치, 조명 등을 설계하고 제작할 필요가 있다. 제안된 방법은 컨베이어 벨트상에 설치되어 사용된다. 보다 정확한 영상을 얻기 위하여 CCD 카메라와 조명으로 이루어진 암실을 통과시키고 이때 패드영상이 얻어지고 분석된다.
이러한 패드 유형 정보는 재공품의 실시간 집계를 가능하게 함으로써 영업, 자재, 재고 등의 경영관리의 기본 자료로 활용될 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 브레이크 패드 혼합제의 고열, 고압 성형과정에서 발생하는 패드 표면의 균열 및 손상 여부를 자동 검출할 수 있다. 이 과정에서 패드 모델별로 규정된 표면의 특징을 사용하여 정상 패드 모델의 특성과 일치하지 않는 패드를 자동으로 선별한다.
자동차 부품 중에서 브레이크 패드의 경우는 다양한 마찰 화합물을 혼합하고 고압 성형하는 복잡한 과정을 거치기 때문에 공정에 따른 패드의 불량이 적지 않은 품목이다. 제안하는 방법은 컨베어벨트 위에 실려오는 패드를 실시간으로 분류하고 검사할 수 있도록 개발하였다. 자동차 산업에서 제안하는 방법을 적용하면 실시간 안에 패드 재공품의 집계를 가능하게 하고, 작업자의 육안 검사에 머물러 있는 표면 불량 검사를 자동화 할 수 있어 생산성과 품질 향상에 크게 기여하리라 기대한다.
본 논문에서는 기존의 부정확하고 비효율적인 작업자의 육안 검사에 의존하던 브레이크 패드의 표면 불량 검사를 기계적으로 정량화하여 검출하는 방법을 제안하며, 이를 통해 보다 신뢰성 있는 제품 생산을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘을 통해 개발되는 시스템은 자동차 브레이크 패드(라이닝)의 표면 균열을 중심으로 한 다양한 불량을 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술[1][2][3][4]을 이용하여 자동으로 검출하고 측정 할 수 있다. 이를 통해 패드 표면 손상부분을 자동 검출하여 균열의 유형을 분류하고 측정할 수 있으며, 검출된 균열 부분들의 통계적 분포와 밀도를 기준으로 성형의 성공여부를 판별 할 수 있다.
패드 분석을 위한 하드웨어로는 고해상도 CCD카메라, 분석용 컴퓨터, 벨트 이동을 제어하는 광센싱 조명장치[13]등을 설계하고 제작하였다. 브레이크 패드는 컨베이어 벨트에 실려 CCD카메라 센서의 sensing 영역으로 3초에 1개꼴로 옮겨진다.
이 과정에서 패드 모델별로 규정된 표면의 특징을 사용하여 정상 패드 모델의 특성과 일치하지 않는 패드를 자동으로 선별한다. 패드 표면의 균열이나 손상 부위는 인공조명을 비출 때 그림자를 생성하게 되며 이를 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 검출한다.

이론/모형

균열영역의 검출부에서는 경계선 영상에서 패드의 외곽선을 제거하고, 외곽선 내부의 경계선들을 후보 균열로 예비 판정하는 기능을 갖으며, 균열특징 추출부에서는 후보 균열 경계선들 사이의 2차원 평면상의 거리와 방향등을 추출하여 최종 균열 판정의 특징으로 삼는다. 이를 위하여 Quad-Tree와 Hough 변환을 사용한다.

성능/효과

이 두 경우에 의한 패드 영상의 영역 분할의 예는 그림 3과 같다. 이 두가지 방법을 실험한 결과 패드 균열의 특성상 경계선을 중심으로 하는 경우가 보다 효과적인 것으로 나타났다. 영상의 경계선 추출은 영상의 명암과 명암 변화에 대한 국부적인 불연속을 추출 하는 것인데, 이 연산을 적용하면 화소 분포의 불연속의 정도와 방향을 얻을 수 있다.
제안하는 알고리즘을 통해 개발되는 시스템은 자동차 브레이크 패드(라이닝)의 표면 균열을 중심으로 한 다양한 불량을 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술[1][2][3][4]을 이용하여 자동으로 검출하고 측정 할 수 있다. 이를 통해 패드 표면 손상부분을 자동 검출하여 균열의 유형을 분류하고 측정할 수 있으며, 검출된 균열 부분들의 통계적 분포와 밀도를 기준으로 성형의 성공여부를 판별 할 수 있다.

후속연구

제안하는 방법은 컨베어벨트 위에 실려오는 패드를 실시간으로 분류하고 검사할 수 있도록 개발하였다. 자동차 산업에서 제안하는 방법을 적용하면 실시간 안에 패드 재공품의 집계를 가능하게 하고, 작업자의 육안 검사에 머물러 있는 표면 불량 검사를 자동화 할 수 있어 생산성과 품질 향상에 크게 기여하리라 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	패드 유형 정보 자동 추출기의 프로세스는 무엇인가?	제안되는 방법은 컨베이어 벨트에 실려 가는 패드의 2D 형상을 분석하여 패드의 유형을 판별한다. 패드 유형 정보 자동 추출기는 패드 영상을 실시간 영상 분할 알고리즘의 개발에 의해 분할 된 후에 특징값을 추출하고, 학습에서 얻어진 모델 정보와 정합하여 패드 유형을 결정한다[5].
	패드의 생산 공정 중 최종검사과정은 어떠한 한계가 있는 실정인가?	그러나 아직 국내의 중소 부품 업체의 공정 관리 능력이 열악하고, 그로 인해 발생되는 불량품 생산은 전체적인 완성차의 질을 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 패드의 생산 공정 중에서 최종 검사 과정은 전적으로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있고, 작업자가 장시간동안 주의를 집중하기 어려워 적지 않은 불량이 생산되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기존의 부정확하고 비효율적인 작업자의 육안 검사에 의존하던 브레이크 패드의 표면 불량 검사를 기계적으로 정량화하여 검출하는 방법을 제안하며, 이를 통해 보다 신뢰성 있는 제품 생산을 가능하게 한다.
	영상 전처리 과정은 어떠한 과정인가?	제안되는 방법은 입력된 패드영상이 입력되면 시스템의 성능에 악영향을 줄 수 있는 영상의 잡음을 제거(noise reduction)과정과 색상을 보정(color correction)의 과정을 포함하는 영상 전처리 과정을 수행한다. 전처리 과정은 노면 영상을 분석하기 손쉬운 형태로 변환하는 일련의 처리 과정이다. 그리고 영상내의 특징부를 부각시키기 위한 분할(segmentation)과정을 수행한다. 영상분할은 영상내의 물체들의 경계선을 추출하기 위한 에지 연산(edge operator)을 이용한 경계선 중심의 영역 분할과 영역을 기준으로 분할하는 방법으로 나눌 수 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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