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NTIS 바로가기한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.2, 2019년, pp.127 - 132
김호연 (Department of Computer Science & Engineering, Korea University of Technology and Education) , 조재수 (Department of Computer Science & Engineering, Korea University of Technology and Education)
In this paper, we propose a visual inspection method of automotive parts for injection molding to improve the appearance quality and productivity of automotive parts. Exterior inspection of existing injection molding automobile parts was generally done by manual sampling inspection by human. First, ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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사출성형기술을 통한 플라스틱 소재가 널리 적용되는 분야는? | 전세계적으로 사출성형기술이 매우 빠르게 변화하고 있다. 사출성형기술을 통한 플라스틱 소재가 가장 널리 적용되는 분야로 가전제품 및 휴대기기의 외관, 화장품 용기 및 자동차 부품 등이다. 세계적으로 급속하게 증가 하는 휴대기기와 외관 디자인을 주요한 승부요인으로 꼽고 있는 가전제품 및 자동차부품 시장의 요구에 따라 표면 품질기준이 급속하게 높아지고 있다. | |
이진화 방법의 특징은? | 기본적으로 양품부품에 대한 기준영상에 대해 검사하고자 하는 입력 검사영상을 기준영상에 정렬한 후, 양품영상 과 검사영상을 이진화한 후, 이진화된 두 영상을 비교한 다. 이진화 방법은 전체영상에 대한 전역 이치화(global threshold)대신 영상의 부분부분에 대한 적응적 이치화(adaptive threshold)를 통해 이진화하는 것이 많은 부품 을 실험한 결과 불량검출에 더 효과적이였다. | |
불 량검출 비전검사 알고리즘은 무엇인가? | 그림 3은 양품의 기준영상(reference image) 기반 불 량검출 비전검사 알고리즘의 개략도를 잘 보여주고 있 다. 일반적으로 이 방법은 많은 전자부품(PCB, TFT-LCD 등) 비전검사 장비에 활용되는 대표적인 비 전검사 알고리즘이다. 양품인 기준영상과 검사영상 (Inspection image)을 비교하는 비교 알고리즘(Compare algorithm)으로 차영상(Subtraction image)도 많이 사용 되지만, 참고논문 [1-8]과 같이 Edge-Tolerance 비전검 사 알고리즘이 성능면에서 더 효과적이다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘을 간단하게 설명하면 다음과 같다. |
H. Onishi, Y. Sasa, K. Nagai, and S. Tatsumi, "A Pattern Defect Inspection Method by Parallel Grayscale Image Comparison without Precise Image Alignment," Conference of the Industrial Electronics Society, vol. 3, pp. 2208-2213, Nov. 2002.
K. Sakai, O. Kikuchi, K. Kitami, M. Umeda, and S. Ohno, "Defect detection method using statistical image processing of scanning acoustic tomography," International Symposium on the Physical and Failure Analysis of Integrated Circuits, pp. 293-296, July 2016.
J. S. Cho, G. S. Ha, J. W Lee, and S. C. Hong, "TFT-LCD Defect Inspection Method by Morphological Image Processing," Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, 2007.
D. Yin, Y. Zhang, D. Xiong, and Q. Wu, "Research on Methods of Features Extraction for Identifying False RMB Ultraviolet Images," International Conference on Intelligent Control and Computer Application, 2016.
J. S. Kwon, and D. W. Kim, Digital Image Processing Theory and Practice, HongRung Publish Company, 2000.
K. B. Kim, C. W. Hur, and D. H. Song, Intelligent Defect Detection from Ceramic Images. International Conference On Future Information & Communication Engineering, vol. 6, no. 1. pp. 73-76, June 2014.
L. Thames and D. Schaefer, Cybersecurity for Industry 4.0: Analysis for Design and Manufacturing, 1st ed. Berlin, Springer, 2017.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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