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문제 정의
- 본 논문은 OBB를 이용하여 모터 축의 표면 결함을 검사할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 고찰하였다.
제안 방법
- 4는 본 논문의 대상인 모터 축 표면 영상 측정을 위한 실험 장치로, 4096 pixels/line의 해상도를 가지는 라인 스캔 카메라와 라인 조명으로 이루어져 있다. 결함이 잘 나타나는 영상 조건을 구하기 위해 조명의 각도에 변화를 줄 수 있으며, 조명의 입력 전압을 조정하여 조명의 밝기 조절이 가능하도록 설계하였다. 모터 축을 서로 같은 방향으로 회전하는 두 실린더 사이에 두고 라인 스캔 카메라로 촬영을 하면 표면의 영상을 구할 수 있다.
- 5와 같이 8-connectivity로 연결되어 있는 점들의 그룹 (pGk)을 구한다. 네 번째로 구해진 그룹의 점들이 특정한 수 (Thnum)이상에 대하여 OBBi를 구한다. 마지막으로 구해진 OBBi의 대각선 길이를 계산하여 결함 길이 (Thlen)보다 큰 경우에 해당 OBBi는 결함으로 판정한다.
- 명암대비 확장을 통해 이진 영상을 얻은 후에는 전체 영상에 대해 결함의 크기가 큰 점들의 그룹을 탐색하고, OBB를 구한다. Fig.
- 본 논문에서는 OBB 알고리즘을 이용하여 모터 축 표면의 긁힘, 찍힘 등의 결함을 검사하는 방법을 제안하였으며, 라인스캔 카메라를 이용한 표면 영상 취득 장치를 제작하여 실제 모터 축 샘플에 대한 실험을 통해 표면 검사 알고리즘을 검증하였다. 시험 결과, 제안한 알고리즘의 계산 속도는 대상 샘플에 대하여 0.
- 본 논문에서는 이 방법을 이용하여 모터 샤프트의 표면 영상을 얻는다. 영상을 취득할 때, 적절한 조명을 비추면 표면의 긁힘, 타 부품에 의한 찍힘과 같은 부분이 정상적인 부분과 밝기 구분이 되도록 만들 수 있다.
- 1과 같이 이중 컷, 표면 결함, 외경 치수 불량, 길이 불량이 발생한다. 본 논문은 Fig. 1의 결함 중 표면 불량을 머신 비전 기술을 이용하여 해결하고 자 한다.
- 본 논문의 실험에서는 Fig. 5의 4096×2000 영상에서 모터 축 오른쪽 표면 부분 ②를 관심 영역 (ROI, Region of Interest)로 설정하여 알고리즘을 적용하였다.
- 6는 OBB 알고리즘을 이용한 표면 검사 알고리즘의 의사 코드이다. 우선 첫 번째로 256 단계의 흑백 영상을 읽고, 두 번째로 흑백 영상을 밝기 경계 (Thlevel)를 이용하여 이진 영상으로 변환한다. 세 번째로는 변환된 이진 영상에 대하여 전체를 탐색하여 Fig.
대상 데이터
- 8을 영상을 보면 오른쪽 상단에 결함이 있는 것으로 확인되고 있어, 명암대비 확장이 유용함을 알 수 있다. 본 논문에서 사용한 Thlevel은 150이다.
이론/모형
- OBB 알고리즘을 이용한 표면 검사 알고리즘은 마이크로소프트의 비주얼 스튜디오 2013에서 개발하였으며, 머신 비전 라이브러리는 공개된 opencv 버전 3.0을 이용하였다. 사용한 컴퓨터의 사양은 인텔 코어 i7이며, CPU의 속도는 3.
성능/효과
- 영상을 측정하기 위해서는 부품 로딩/언로딩, 회전 시간 등이 추가적으로 필요하기 때문에 알고리즘 계산 속도가 충분히 빠를 필요가 있다. 따라서, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 이러한 측면에서 유용할 것으로 판단된다. 또한 실험 결과 결함이 150개로 측정되었는 데, 시편을 보관한 지 오래되어 부품 간의 긁힘 및 찍힘 현상이 오래도록 발생하여 많은 결함이 나타난 것으로 파악된다.
- 따라서, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 이러한 측면에서 유용할 것으로 판단된다. 또한 실험 결과 결함이 150개로 측정되었는 데, 시편을 보관한 지 오래되어 부품 간의 긁힘 및 찍힘 현상이 오래도록 발생하여 많은 결함이 나타난 것으로 파악된다. 향후 다양한 시편에 대해서 테스트하여 알고리즘의 신뢰성을 확보할 계획이다.
- 3과 같이 물체의 형태에 따라 회전시킨 윤곽 상자 (OBB, Oriented Bounding Box)는 이와 같은 문제를 해결할 수 있다4). 본 논문의 대상인 표면 결함은 가늘고 긴 띠의 형태를 가지고 있어 축과 일치된 윤곽 상자를 이용하는 것보다는 물체의 방향을 고려한 윤곽 상자를 사용하여 결함을 모델링하는 것이 더 효과적이다.
- 본 논문에서는 OBB 알고리즘을 이용하여 모터 축 표면의 긁힘, 찍힘 등의 결함을 검사하는 방법을 제안하였으며, 라인스캔 카메라를 이용한 표면 영상 취득 장치를 제작하여 실제 모터 축 샘플에 대한 실험을 통해 표면 검사 알고리즘을 검증하였다. 시험 결과, 제안한 알고리즘의 계산 속도는 대상 샘플에 대하여 0.291 밀리초로 목표 성능 4초에 비해 매우 빠르다. 부분 영상에 대하여 측정한 시간이지만, 전체 영상 적용하여도 1 밀리초를 넘지 않을 것으로 예상된다.
- 설정 영역의 왼쪽 상단과 오른쪽 하단의 좌표는 각각 (2583, 0)와 (3883, 2000)이다. 해당 영역에 대해 알고리즘을 적용하였을 때, 계산시간은 0.291 밀리초가 소요되었으며, 결함의 개수는 총 150개로 인지되었다. 이때 사용한 Thlen 값은 10으로 실제 길이는 0.
후속연구
- 또한 실험 결과 결함이 150개로 측정되었는 데, 시편을 보관한 지 오래되어 부품 간의 긁힘 및 찍힘 현상이 오래도록 발생하여 많은 결함이 나타난 것으로 파악된다. 향후 다양한 시편에 대해서 테스트하여 알고리즘의 신뢰성을 확보할 계획이다.
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