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검사공정 자동화를 위한 실시간 비전알고리즘 개발 및 응용에 관한 연구
A Study on Development and Application of Real Time Vision Algorithm for Inspection Process Automation 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.19 no.1, 2016년, pp.42 - 49  

백승학 ((주)두산중공업) ,  황원준 (경남테크노파크) ,  신행봉 ((주)SG서보) ,  최영식 (영남이공대) ,  박대영 (부산대학교)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study proposes a non-contact inspective technology based robot vision system for Faulty Inspection of welding States and Parts Shape. The maine focus is real time implementation of the machining parts' automatic inspection by the robotic moving. For this purpose, the automatic test instrument i...

주제어

#Manufacturing Process   #Pattern Recognition   #Automatic Inspection  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서, 본 연구에서는 비접촉 검사용 비젼 시스템을 설계 개발하여 렌즈의 가공 정밀도 및 외형 상태를 비롯하여, 양․불량 판정을 수행할 수 있는 광학렌즈 자동 검사용 로봇 비젼 시스템을 설계하고 그 성능을 검증한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상 스레스홀딩은 무엇인가? 영상 스레스홀딩(Image Thresholding)은 그레이레벨(gray level)의 연속색조 (continuous-tone)영상을 2진 레벨(binary level)의 흑백 영상으로 변환하는 기법이다. 지정된 스레스홀드(threshold)아래의 픽셀(pixel)값은 모두 블랙(black)으로 변환되고, 스레드홀드에 있거나 그 위에 있는 픽셀값은 화이트(white)로 변환된다.
윤곽선을 추출하는 알고리즘에는 어떤 기법이 있는가? 윤곽선을 추출하는 알고리즘은 미분 연산에 의한 기법과 마스크(mask)와 정합(matching)에 의한 기법 등이 있는데, 본 연구에서는 사용하는 패턴의 윤곽선을 추출하는 알고리즘은 영상 스레스홀(Image threshold)를 통한 평활화 과정을 거쳐 2진값으로 변환시킨 후 윤곽선 추출 작업을 수행하였다.
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참고문헌 (13)

  1. G. C. Burdea, Invited review: "The Synergy between Virtual Reality and Robotics," IEEE Trans. Robotics and Automation, Vol. 15, no. 3, pp. 400-410, 1999. 

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  2. Bart Kosko, "Neural Networks for signal processing", Prentice-Hall International, Inc., New Jersey, 1992. 

  3. B. Espiau, "Sensor and Sensory Systems for Advanced Robots; An Overview of Local Environment Sensing in Robotics Application". Spiager Verlog, pp. 125-151, 1988. 

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  5. K. Hashimoto, T. Ebine and K. Kimura, "Visual Servoing with Hand-Eye Manipulator-Optimal Control Approach," IEEE Trans. on Robotics and Automation, vol. 12, no. 5, pp. 766-774, 1996 

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  6. G. C. Burdea, Invited review: "The Synergy between Virtual Reality and Robotics," IEEE Trans. Robotics and Automation, vol. 15, no. 3, pp. 400-410, 1999. 

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  7. B. D. Etter and M, R, Duck, "Automated Grasping Aided by Optoelectronic Sensor", IEEE Journal on Robotics and Automation, Feb. 1990. 

  8. N. Hogan, "Stable Execution of Contact Tasks Using Impedance Control," Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation. pp. 595-601, Raleigh NC, March, 1987. 

  9. Markhlin, "Robot Control and Inspection by Multiple Camera Vision", 11th ISIR, pp.121-128, 1981. 

  10. 왕한흥, "부품 형상인식 및 자동 검사용 로봇 비전 시스템", 1997.6 

  11. Hitachi, "Vision System of an Automatic Inserter for PCB Assembly," Proc. of the 2nd International Conf, pp.63-72, Nov. 1982. 

  12. 정동연,"광학부품 생산공정 자동화를 위한 지능형 로봇 비전 시스템 설계", 2004. 

  13. Sung Hyun Han, Man Hyung Lee and Hideki Hashimoto "Image-Based Servoing Control of a SCARA Robot," KSME International Journal, Vol. 14, No. 7, pp. 782-788, 2000. 

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