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NTIS 바로가기한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.17 no.7, 2016년, pp.14 - 22
주진천 (국방기술품질원) , 권미선 ((주)비에네스소프트) , 김상민 ((주)한화보은사업장) , 안남수 (울산과학대학교 산업경영과)
Because fuses have many parts, human error can occur during visual inspections. This paper proposes an automatic ammunition test algorithm for preventing human error during an inspection. The automatic ammunition test algorithm consists of the following three steps. First, the image input and prepro...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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안전과 폭발성을 동시에 만족시키기 위해 요구되어지는 것은 무엇인가? | 안전과 폭발성을 동시에 만족시키기 위해서는 다양한 부품의 조합은 필연적이며 정확한 작동메커니즘이 요구된다. 신관의 안전성을 확보하기 위해서 제조 단계별 공정검사와 완성품에 대한 비파괴 검사(X-ray 검사)를 통하여 치명결점 항목을 전수검사하고 있다. | |
신관의 특징은 무엇인가? | 신관은 다양한 부품과 복잡성으로 인해 육안 검사 시 휴먼에러가 발생할 수 있으며 부품 누락, 장전된 신관 등이 제품에 혼입될 경우 탄약이 폭발할 가능성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 신관 검사 시 휴먼에러를 방지하기 위한 탄약 자동화검사 알고리즘을 제안한다. | |
탄약 자동화검사 알고리즘은 어떻게 구성되어지는가? | 탄약 자동화검사 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 구성된다. 첫 번째로 검사 이미지 입력 및 전처리 단계로써 검사 대상 이미지를 입력하고, 이미지 회전 알고리즘을 적용하여 이미지를 회전한 후 이진화 알고리즘을 사용하여 이미지를 컴퓨터 계산에 적합하도록 이진화한다. 두 번째로 장전 및 비장전 여부를 검사하는 단계로써 Masked Template Matching 알고리즘 등을 활용하여 탄약의 장전여부를 판단한다. 세 번째로 부품검사 단계로써 이미지 탐색 알고리즘 등을 활용하여 부품 위치나 부품 누락 여부에 대해서 판단한다. 본 탄약 자동화검사 알고리즘을 신관 검사에 적용한 결과 부품 누락, 장전 여부 등을 오류 없이 효율적으로 검출함으로써 40mm 고속유탄 신관의 신뢰성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 판단된다. |
"40mm grenade(K212) ammunition malfunction report", Ammunition Support Command, Nov. 10, 2011.
YongHwa Kim, "The report of 40mm grenade safety inspection result", Defense Agency for Technology and Quality, Dec. 30, 2015.
YoungHo Yoon, et. al., "The study on improvement of ATE reliability in production phase", Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol.47, No.6, 2010. 11.
"Ammunition, standard quality assurance provisions, general specifications(KDS 1395-1028-1)", Agency for Defense Development, July 31, 2012.
"FUZE PIBD - M549A1, less spitback assembly(MILDTL-0032175(AR))", U.S. Department of Defense, April, 26, 2004.
YoungHo Yoon, et. al., "Research on ATE development process standardization", Defense Agency for Technology and Quality, Nov. 2010.
Rafael C. Gonzalez, Richard E. woods, "Digital image processing", 3rd. Addition, Addison Wesley, 2008.
M. Cole, et. al., "Visual object recognition using template matching", Australian conference on robotics, 2004.
Min-Seok Choi, et. al., "A novel two stage template matching method for rotation and illumination invariance", Journal of Pattern Recognition, Jan. 2002. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00025-5
C Heipke, "Overview of image matching techniques", OEEPE Official Publication, 1996.
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