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자동차 부품 누락 방지를 위한 자동 선별 시스템
Development of a Inspection System for Automotive Part 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.18 no.10, 2017년, pp.756 - 760  

신석우 (한국생산기술연구원) ,  이종훈 ((주)가진테크) ,  박상흡 (공주대학교 기계자동차공학부)

초록
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자동차 부품 업체에서는 납기 준수, 생산 원가 절감, 품질 관리 향상 등의 고객의 필수적인 요구 사항를 만족하기 위하여 자동화를 추진하고 있다. 현재의 수작업을 통한 육안 검사 공정에서는 이러한 필수 요구 사항을 만족하기에는 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 품질 관리 개선을 위하여 도어 힌지 브라켓 부품에 대한 현재의 수작업 육안 검사 공정을 대체할 수 있는 자동 선별 시스템을 제안하고자 한다. 본 제안은 도어 힌지 브라켓 부품의 용접너트 누락 불량 발생을 방지하여 고객사의 검사 요구사항 등을 만족할 수 있도록 설계하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘 프로그램을 자동 선별 시스템에 적용하여 정상 제품과 불량 제품을 구별할 수 있도록 하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘의 검증 시험을 통하여 검출정확도 98%의 성공적인 검사 결과를 나타내었고 이를 생산 현장에 적용하여 불량 제품감소에 따른 생산성 향상에 기여하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Meeting the growing demand deadlines, reducing the production cost and upgrading the quality control measurements are the reasons why the automotive part manufacturers are venturing into automation. Attaining these objectives is impossible with human inspection for many reasons. Accordingly, the int...

주제어

#Automotive   #Inspection system   #Automatic Inspection   #Similarity measure   #Mechatronics  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 극복하고자 화상 판별센서를 이용하여 용접 너트 누락 불량 검사를 수행할 수 있는 자동 선별 시스템을 개발하였다.

가설 설정

  • 이러한 미리 정의된 하위영상을 템플릿(Template)이라고 부르며, 템플릿 정합 기술은 템플릿 영상이 원시 영상 위에서 이동마스크로 작용하여 원시영상 내 모든 가능한 위치로의 이동을 수반하고, 이동된 위치에서 원영상과 템플릿 간 유사도를 평가한다. 만일 유사척도(Similarity measure)가 충분히 크다면, 물체가 그 위치에 있다고 가정할 수 있다[4].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Door hinge bracket의 너트 누락 검사공정의 문제점은 무엇인가? 현재까지 Door hinge bracket의 너트 누락 검사공정은 검사원의 육안 검사로 수행되어 작업자의 숙련도에 따라 검사 속도의 차이 및 양부 판별의 오류가 크다는 문제점이 있다. Fig.
대부분의 협력업체에서 누락 불량의 문제를 해결하기 어려운 이유는 무엇인가? 하지만 프로젝션 용접을 이용하여 자동차 부품을 생산하고 있는 대부분의 협력업체의 경우 열악한 작업환경 및 기술적 한계 등의 복합적인 이유로 검사원의 육안 검사에 의존하여 품질관리가 어려우며 이를 해결할 수 있는 장비를 갖추고 있지 못한 것이 현실이다.
부품간의 조립 공정에 자주 적용되는 공정은 무엇인가? 자동차 부품에서 섀시를 제외한 부품간의 조립 공정에는 피어싱(Piercing)한 판재에 너트(Nut)를 프로젝션 용접(Projection welding)을 이용하여 접합하고 볼트(Bolt)를 체결하는 조립공정이 자주 적용된다[1]. 이때 발생되는 불량 유형 중 50% 이상이 너트 누락이다.
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참고문헌 (5)

  1. Jinwoo Kim, Sungryong Lim, Chanwoo Park, "Development of expert system for the monitoring of nut resistance projection welding", Journal of KWJS, pp74-78, 2002. 

  2. Dabin Moon, Min-Jung Kang, Cheolhee Kim, "Statistical Analysis of Korean Welding Industry (III)", Journal of KWJS, vol. 30, no. 5, pp403-406, 2012. DOI: https://doi.org/10.5781/KWJS.2012.30.5.403 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. David Vernon, "Machine Vision, Automated Visual Inspection and Robot Vision," Prentice Hall, pp. 118-130, 1991. 

  4. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, "Digital Image Processing Second Edition," Prentice Hall, pp. 693-704, 2002. 

  5. Seong-Min Kim, Young-Choon Lee, and Seong-Cheol Lee, "Vision Based Automatic Inspection System for Nuts Welded on the Support Hinge," CASS2006 (ICASE), pp. 506-511, 2006. 

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