[논문]극한환경 검사공정 자동화를 위한 로봇비전 기반 주단조 부품의 형상인식 기술에 관한 연구

배호영; 김희진; 팽재익; 심현석; 한성현; 문정철

doi:10.21289/ksic.2018.21.6.369

극한환경 검사공정 자동화를 위한 로봇비전 기반 주단조 부품의 형상인식 기술에 관한 연구
A Study on Shape Recognition Technology of Die Casting and Forging Parts Based on Robot Vision for Inspection Process Automation in Limit Environment 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.21 no.6, 2018년, pp.369 - 378

배호영 (경남대학교 산업경영대학원) , 김희진 (경남대학교 산업경영대학원) , 팽재익 (경남대학교 산업경영대학원) , 심현석 ((주)동산테크) , 한성현 (경남대학교 기계공학부) , 문정철 (경남대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This study proposes a new approach to real time implimemtation of shape recognition technology of die casting and forging parts based on robot vision for smart factory. The proposed shape recognition and inspection technology for forging and die casting parts is very useful for manufacturing process automatiom and smart factory including external form's automatic inspection of machanical or electronic panrs for the precision verification. The reliabiblity of proposed technology Ihas been illustrated through experiments.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1 Flowchart of Image thresholding
그림 Fig. 2 Flowchart of Initial Column for segment region
그림 Fig. 3 Flowchart to find the end column for segment region
그림 Fig. 4 Flowchart of edge detection
그림 Fig. 5 The Process of Shape recognition
그림 Fig. 6 Structure of vision system based PC
그림 Fig. 7 Vision algorithm for inspection of surface scratch
그림 Fig. 8 Hardware scheme of Image recognition
그림 Fig. 9 Real image of reference model of forging part
그림 Fig. 10 A real image of reference model
그림 Fig. 11 Gray level value of optimizing histogram in set inspection area
그림 Fig. 12 Inspected image of model
그림 Fig. 13 The forging parts for shape recognition based on robot vision
그림 Fig. 14 The scene of experiments
그림 Fig. 15 The result anaysis of shape recognition of forging parts

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

따라서, 본 연구에서는 비접촉 검사용 비젼 시스템을 설계 개발하여 렌즈의 가공 정밀도 및 외형상태를 비롯하여, 양⋅불량 판정을 수행할 수있는 광학렌즈 자동 검사용 로봇 비젼 시스템을 설계하고 그 성능을 검증한다.
본 연구에서는 주조 및 단조 공정의 자동화를 위한 뿌리산업의 스마트 팩토리 실현을 위한 로봇비전 기술 기반 주조 및 단조 부품의 자동검사 및 분류 정리를 위한 형상인식 기술 및 실용화 기술을 개발하였다. 그에 대한 성능 검증을 위하여 주조 및 단조 부품의 외형 상태를 비롯하여 제품의 양불 판정을 비롯하여 주조 및 단조 부품의 형상 및 가공정밀도, 표면 거칠기, 결함 정도 등을 기준모델 사양 조건을 직접 입력하여 기준 영상 데이터로 설정하여 저장해 놓고, 실제 측정 영상 데이터와 기준 영상 데이터를 상호 비교하여 그 오차를 계산한 후 일정 범위 이내의 오차는 정상제품으로 일정 오차 이상의 제품을 불량제품으로 판별할 수 있는 형상인식기술을 이용하여 단조부품의 검사 기술을 제안하였다.

제안 방법

본 연구에서는 주조 및 단조 공정의 자동화를 위한 뿌리산업의 스마트 팩토리 실현을 위한 로봇비전 기술 기반 주조 및 단조 부품의 자동검사 및 분류 정리를 위한 형상인식 기술 및 실용화 기술을 개발하였다. 그에 대한 성능 검증을 위하여 주조 및 단조 부품의 외형 상태를 비롯하여 제품의 양불 판정을 비롯하여 주조 및 단조 부품의 형상 및 가공정밀도, 표면 거칠기, 결함 정도 등을 기준모델 사양 조건을 직접 입력하여 기준 영상 데이터로 설정하여 저장해 놓고, 실제 측정 영상 데이터와 기준 영상 데이터를 상호 비교하여 그 오차를 계산한 후 일정 범위 이내의 오차는 정상제품으로 일정 오차 이상의 제품을 불량제품으로 판별할 수 있는 형상인식기술을 이용하여 단조부품의 검사 기술을 제안하였다. 제안된 기술은 최소 50 pixel 단위까지 측정이 측정이 가능하며, 실험을 통하여 성능 검증 및 신뢰성을 확인하였다.
단조 부품의 자동검사를 위하여 기준모델의 형상을 저장하고, 실제 부품의 실형상과 기준모델괴 비교하는 방법으로 형상인식알고리즘의 성능시험을 단조부품 원형 정밀도 검사에 대한 형상인식 성능시험을 8개 단조 부품의 모델에 대하여 각 18회씩 실험하고, 그 결과를 분석하였다.
스캔하면서 임의의 픽셀과 그 다음 스캔되는 픽셀과 비교하여 변화가 생기면 그 정보에 의해 윤곽선을 추출한다. 또한 잡음에 민감하게 반응하지 않도록 알고리즘이 설계되어 있기 때문에 잡음 제거과정의 전처리 단계를 거치지 않고 스레스홀드 과정을 수행한 후 윤곽선 추출 과정을 수행하였다. 본 알고리즘의 윤곽선 추출 흐름도는 Fig.
본 연구에서 수행한 알고리즘은 한 번의 스캔으로 상⋅하⋅좌⋅우 4방향 윤곽선을 추출한다.
본 연구에서 영상분할은 스레스홀딩에 의해 처리된 흑백영상의 색정보를 이용하여 입력 영상에서 인식에 필요한 제품의 형상이 있는 부분만을 추출하였다. 분할할 부분의 열(column)의 시작 부분을 찾는 알고리즘은 Fig.
본 연구에서 제안한 가중치 인가방법은 주어진 형상의 데이터를 분석하여 볼 때 데이터의 분포가 주로 중앙에 밀집하여 있기 때문에 가중치의 값도 중앙에 비중을 두어 인가하였다.[12]
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.[10]
입력된 영상의 패턴을 인식하기 위하여 가중치(weight value)가 인가된 매트릭스(matrix)를 통해 입력된 영상에서 추출된 윤곽선과 정합(matching)시켜 영상의 특징값을 결정한다. 패턴 영상의 테이타 분포에 따라 매트릭스의 가중치 인가 방법을 조절한다.

데이터처리

그에 대한 성능 검증을 위하여 주조 및 단조 부품의 외형 상태를 비롯하여 제품의 양불 판정을 비롯하여 주조 및 단조 부품의 형상 및 가공정밀도, 표면 거칠기, 결함 정도 등을 기준모델 사양 조건을 직접 입력하여 기준 영상 데이터로 설정하여 저장해 놓고, 실제 측정 영상 데이터와 기준 영상 데이터를 상호 비교하여 그 오차를 계산한 후 일정 범위 이내의 오차는 정상제품으로 일정 오차 이상의 제품을 불량제품으로 판별할 수 있는 형상인식기술을 이용하여 단조부품의 검사 기술을 제안하였다. 제안된 기술은 최소 50 pixel 단위까지 측정이 측정이 가능하며, 실험을 통하여 성능 검증 및 신뢰성을 확인하였다.

후속연구

소수의 일부 기업들에서 핵심 처리 장치를 개발하려고 시도되고 있으며 현재 상용화 된 것은 거의 없는 실정이다. 또한, 이 분야의 응용기술은 여러 업체에서 노하우를 쌓아가며 연구개발에 박차를 가하고 있고 향후 국내 기술도 진일보 할 것으로 기대 된다. 기업의 경쟁력 확보에 비접촉 검사용 비젼 시스템의 역할은 지대 할 것으로 판단되는데 그 이유는 경쟁력 강화를 위한 품질 보증, 인력 절감 생산성 향상 등 다양한 분야에 확대 적용이 기대되며 첨단 정밀 분야인 광학기기, 반도체, 디스플레이, 광학재료 및 정밀부품 분야 등에서는 비젼 기술에 의한 검사/계측이 더욱 절실할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	비접촉 검사용 비젼 시스템의 역할이 기업 경쟁력 확보에 중요하다고 판단되는 이유는 무엇인가?	또한, 이 분야의 응용기술은 여러 업체에서 노하우를 쌓아가며 연구개발에 박차를 가하고 있고 향후 국내 기술도 진일보 할 것으로 기대 된다. 기업의 경쟁력 확보에 비접촉 검사용 비젼 시스템의 역할은 지대 할 것으로 판단되는데 그 이유는 경쟁력 강화를 위한 품질 보증, 인력 절감 생산성 향상 등 다양한 분야에 확대 적용이 기대되며 첨단 정밀 분야인 광학기기, 반도체, 디스플레이, 광학재료 및 정밀부품 분야 등에서는 비젼 기술에 의한 검사/계측이 더욱 절실할 것으로 보인다. [3]
	인식기법 개발에 있어서 통계적 방법을 이용하여 오프라인 마킹인식을 수행할 경우 생기는 단점을 보완하기 위한 방법은 무엇인가?	인식기법 개발은 통계적 방법을 이용하여 오프라인 마킹인식을 수행할 경우, 인식 대상 케릭터가 많은 경우에는 방대한 계산량으로 처리 속도가느린 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 인식과정을 기능적으로 분리한 후, 각 단계를 하드웨어로구현하여 파이프라인 처리가 되도록 구성함으로써고속의 문자인식기의 구현이 가능하다. 이러한 단계 중 대분류 과정을 고속 처리할 수 있도록 다수의 디지털 신호처리용 프로세서(DSP)를 이용하여병렬구조로 구현한다.
	렌즈가공기술 및 제품의 품질에 있어서 국내제품의 한계는 무엇인가?	하지만, 현재까지 렌즈가공기술 및 제품의 품질은 국내제품이 기술경쟁력을 지니고 있지만, 광학렌즈 가공제조공정의 기술이 매우 취약하여 대부분 수작업 공정으로 진행되어서 생산능력이 부족하여 외국 주문량의 생산을 유지하기가 어려운 실정이다. 이와 같은 시대의 흐름에 부응하여 소비자의 요구에 따라 모든 시스템의 지능화⋅첨단화가 추구되면서 화상처리기술, 영상인식 그리고 시스템의 시각화 기능이 요구되면서 부터 매우 중요한 산업분야로 부각된 초정밀렌즈의 품질향상을위해 공정 자동화를 위한 지능형 로봇 비젼 시스템 개발이 시급한 실정이다[1]

참고문헌 (17)

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Adrian, P., "Technical Advances in Fiber-Optic Sensors: Theory and Applocations," Sensors: 223-45.
O-deuk Lim, Min-Seong Kim, Yang-Geun Jung, Jubg-Suk Kang, Jong-Bum Wo, Sung-Hyun Han, "A Study on Real Time Working Path Control of Vertical Type Robot System for the Forging and Casting Process Automation", 한국산업 융합학회 논문집 제 20권, 제 3호, pp.245-256, 2017.

원문보기 상세보기
심현석, 김민성, 최민혁, 배호영, 김희진, 한성현, "스마트 FA를 위한 음성인식 지능로봇제어에 관한 연구", 한국산업 융합학회 논문집 제 21권, 제 2호, pp.87-94, 2018.

원문보기 상세보기
Hyun-seok Sim, Ho-Young Bae, Du-Beum Kim, Sung-Hyun Han, "A Study on Flexible Control and Robot Hand Fingers with Eight Axes for Smart Factory", 한국산업 융합학회 논문집 제 20권, 제 3호, pp.245-256, 2017.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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