[논문]검사지연시간을 고려한 SMT 검사기의 통합적 경로 계획 알고리즘

이철희; 박태형

doi:10.5302/j.icros.2015.14.0151

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This paper proposes a path planning algorithm to reduce the inspection time of AOI (Automatic Optical Inspection) machines for SMT (Surface Mount Technology) in-line system. Since the field-of-view of the camera attached at the machine is much less than the entire inspection region of board, the ins...

This paper proposes a path planning algorithm to reduce the inspection time of AOI (Automatic Optical Inspection) machines for SMT (Surface Mount Technology) in-line system. Since the field-of-view of the camera attached at the machine is much less than the entire inspection region of board, the inspection region should be clustered to many groups. The image acquisition time depends on the number of groups, and camera moving time depends on the sequence of visiting the groups. The acquired image is processed while the camera moves to the next position, but it may be delayed if the group includes many components to be inspected. The inspection delay has influence on the overall job time of the machine. In this paper, we newly considers the inspection delay time for path planning of the inspection machine. The unified approach using genetic algorithm is applied to generates the groups and visiting sequence simultaneously. The chromosome, crossover operator, and mutation operator is proposed to develop the genetic algorithm. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 검사 진행시 발생하는 검사지연시간을 고려한 통합적인 유전 알고리즘을 제시한다. 이 방법에서는 클러스터 내의 검사영역 균등화를 위한 클러스터링과 검사지연시간을 줄이기 위한 경로 계획을 위한 유전 연산자를 이용하여 문제를 해결한다.
되고, 검사 경로 또한 짧아야 한다. 본 논문에서는 기존의 문제에 검사지연시간까지 고려한 문제로 인식하고 알고리즘을 제시하였다.
이 방법은 클러스터링과 TSP의 해결이 동시에 진행이되므로 순차적인 알고리즘보다 다양한 해의 가능성을 가지고 탐색하게 된다. 본 논문에서는 통합적인 알고리즘을 사용해 보다 나은 해를 찾도록 하였다.
본 논문은 SMT 검사기에 대한 통합적인 구조의 경로 계획 알고리즘을 제시하여 전체 검사 시간을 감소하도록 하였다. 이 방법은 새로운 유전 연산을 통해 클러스터링과 경로 계획 문제를 동시에 진행하여 기존의 방법들보다 전역적인 탐색방법을 선택하여 좋은 해를 찾도록 하였다.

가설 설정

또한 이에 대응되는 * 의 1, 3번 클러스터가 선택이 되어 최종적으로 각각 세 개의 클러스터가 선택된 모습을 확인할 수 있다. 이 상황을 그림으로 표현한 것이 그림 4(b)로 세 개의 클러스터 내부에 존재하는 윈도우들은 모두 같다. 각 염색체에서 선택된 세 개의 클러스터들은 그림 4(c)와 같이 서로 교환이 된다.

제안 방법

윈도우 데이터에 대한 정보는 표 1과 같다. 기본적인 유전 알고리즘의 파라미터들을 설정하면 인구수는 30, 세대수는 1000, 교차 확률은 0.3, 돌연변이 확률은 0.1(초기치)로 두고 실험을 진행하였다. 알고리즘은 Window 7 Intel Core i5 CPU 3.
이 방법에서는 클러스터 내의 검사영역 균등화를 위한 클러스터링과 검사지연시간을 줄이기 위한 경로 계획을 위한 유전 연산자를 이용하여 문제를 해결한다. 본론에서 SMT 검사기의 경로계획 문제를 정의한 후 기존의 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 차이점을 설명하고 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 유용성을 검증한다.
이 실험에서도 하나의 데이터를 선정하여 세 클러스터링과 경로를 비교해보았다. 그림 8(a)와 같이 기존의 유전 알고리즘은 균등화 방법인 그림 8(b)와 통합적 방법인 그림 8 ©와 비교하면 클러스터의 개수도 많았고 경로 또한 상대적으로 길어지는 부분이 있어서 전체 검사 시간은 떨어지게 되었다.

대상 데이터

본 논문에서 제안하는 방법은 SMT 라인의 인쇄회로 기판조립 검사기에서 검사가 수행되는 인쇄회로기판들의 윈도우 데이터를 대상으로 수행하였다. 윈도우 데이터에 대한 정보는 표 1과 같다.

이론/모형

기존 클러스터링 알고리즘들 중에 Hwei-JenLine 유전알고리즘을 기반으로 효율적인 클러스터링 방법[10]을 제시하였다. 이 방법은 유전 알고리즘의 적합도 평가 계산 시간을 줄이기 위해 클러스터 중심 데이터 집합을 사용하였다.
적합도 평가 시에는 선택연산을 잔여확률샘플링(remainder stochastic sampling with replacement) 방법을 사용하였다. 이 방법은 적합도가 우등한 염색체를 비율에 맞게 선택하여 미리 다음 세대로 넘겨주고, 나머지 염색체들은 랜덤하게 선택하는 방법이다.

성능/효과

52. 선택된 클러스터의 윈도우들에 대해서 다른 클러스터로 FOV 조건에 맞게 이동할 수 있으면 이동하는데 현재 클러스터의 검사면적이 클러스터들의 평균 검사면적보다 높으면 이동 확률을 더 높이고, 적으면 이동확률을 낮춘다. 이때의 수식은 아래 식 (8)과 같다.
계산시간을 보면 데이터의 계산양이 적은 기존 GA가 모두 가장 빨랐지만 전체 검사시간을 비교해보면 통합적 GA가 대부분의 경우에서 좀 더 나은 해를 찾는다는 것을 확인할 수 있었다.
그림 8(a)와 같이 기존의 유전 알고리즘은 균등화 방법인 그림 8(b)와 통합적 방법인 그림 8 ©와 비교하면 클러스터의 개수도 많았고 경로 또한 상대적으로 길어지는 부분이 있어서 전체 검사 시간은 떨어지게 되었다. 균등화 알고리즘과 통합적 알고리즘은 큰 차이가 없었지만, 통합적 유전 알고리즘이 조금 더 개선된 경로 클러스터링 결과를 찾게 되었다.
있다. 기존 GA(genetic algorithm)와 균등화 GA에서 세대마다 지역해를 찾아나가므로(2-opt 방법 사용) 상대적으로 빨리 수렴하게 되는 것으로 보이고 통합적 GA는 모든 세대의 진화가 끝났을 때 지역해 탐색이 이루어짐으로 좀 더 다양한해를 찾아왔다는 것을 확인할 수 있었다.
이 방법은 새로운 유전 연산을 통해 클러스터링과 경로 계획 문제를 동시에 진행하여 기존의 방법들보다 전역적인 탐색방법을 선택하여 좋은 해를 찾도록 하였다. 실제 PCB의 윈도우 데이터에 적용해본 결과 검사영역 균둥화와 새로운 유전 연산을 통해 전체 검사시간이 약 7% 감소한다는 것을 확인할 수 있었고, 검사 시간 수렴곡선과 모든 데이터에 대한 결과를 보았을 때 기존의 방법들보다 전역적인 솔루션을 탐색한다는 것을 확인할 수 있었다.
제안한 형식은 유전 연산 시 기존 형식보다 클러스터의 정보를 비교할 때 더 빠르게 확인될 수 있고 연산 식도 더욱 간편해 진다. 또한 클러스터 방문 순서부를 통해 방문순서 정보를 바로 파악할 수 있어 경로 정보를 참조할 시더욱 빠르게 전달해 줄 수 있다.

후속연구

즉 전체 클러스터에 대한 평균 검사 시간보다 하나의 클러스터 검사시간이 상대적으로 높아지는 경우가 많아, 다음 클러스터에 카메라가 도착하더라도 검사가 아직 끝나지 않을 확률이 높아진다. 따라서 검사영역 균등화 방법을 통해 이 문제를 해결한다면 좀 더 짧은 검사 지연시간을 기대할 수 있다.
각 클러스터의 검사 시간이 다음 클러스터까지의 이동시간 보다 오래 걸린다면 이동이 끝난 후에도 남은 검사시간을 소비하게 된다. 따라서 경로 계획 알고리즘에서 검사지연시간을 고려한 연산을 해준다면 전체 검사시간을 줄이는 클러스터와 경로를 찾을 수 있을 것이다.
클러스터링 이후 카메라의 이동경로가 결정되어야 하는데 각 클러스터의 검사시간에 비례하는 목적지의 선택과 이동이 이루어지게 된다면 검사지연시간은 줄어들 수 있고 전체 검사시간 또한 감소할 수 있을 것이다.
향후 연구 방향으로는 교배 확률과 돌연변이 확률이 세대가 지나감에 따라 적응해가며 바뀌는 구조의 유전 알고리즘을 통해 해의 다양성과 좋은 해의 탐색을 좀 더 효율적으로 진행할 수 있는 방법을 연구하도록 하겠다.

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