초록

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최근 산업의 급격한 발전으로 부품의 정밀한 가공에 대한 요구치가 높아지고 있다. 또한 생산 공장에서 기계를 효율적으로 운용하기 위해 가공된 제품을 정밀하게 분석 할 필요가 있다. 이를 위해서는 육안으로 판단할 수 없는 미세한 차이를 구분 할 수 있어야한다. 이전 연구에서는 2차원적으로만 분석이 가능했으며, 분석 가능한 시스템은 PCB 회로편심, 폭, 원의 지름 등 이였다. 하지만 정밀한 제품을 생산하기 위해 2차원만으로 제품을 분석하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원을 통해 제품의 입체형상을 제공하고 실제 단면의 모습을 구체화하여 기존의 2차원적 방식에서 제품의 정밀도를 더 명확하게 판단 할 수 있도록 3차원 입체형상을 더한 확장된 분석 시스템을 제안한다.

최근 산업의 급격한 발전으로 부품의 정밀한 가공에 대한 요구치가 높아지고 있다. 또한 생산 공장에서 기계를 효율적으로 운용하기 위해 가공된 제품을 정밀하게 분석 할 필요가 있다. 이를 위해서는 육안으로 판단할 수 없는 미세한 차이를 구분 할 수 있어야한다. 이전 연구에서는 2차원적으로만 분석이 가능했으며, 분석 가능한 시스템은 PCB 회로편심, 폭, 원의 지름 등 이였다. 하지만 정밀한 제품을 생산하기 위해 2차원만으로 제품을 분석하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원을 통해 제품의 입체형상을 제공하고 실제 단면의 모습을 구체화하여 기존의 2차원적 방식에서 제품의 정밀도를 더 명확하게 판단 할 수 있도록 3차원 입체형상을 더한 확장된 분석 시스템을 제안한다.

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 거칠기 정도를 파악 할 수 있는 거칠기 파라미터는 앞서 우리가 연구한 내용을 기반으로 한다[9,10]. 따라서 본 논문에서는 백색광을 이용하여 측정된 데이터를 시각화하여 3차원으로 표현하는 분석프로그램을 제안하고자 한다.
• 본 논문에서는 2차원으로 표현된 시료 이미지를 개선하여 3차원적으로 표현하고 사용자에게 정밀도 높은 제품의 상태와 시각적 편리성을 제공하고자 한다.
• 기존의 2차원적 방식은 거칠기 파라미터를 통해 PCB회로 편심, 폭, 원의지름, 지름간의 거리등 2차원적 평면을 대상으로 측정이 이루어 졌으며, 백색광을 이용한 3차원 측정대상으로는 회로의 거칠기, 깊이, 지름, 라인폭 등 3차원 형상을 측정해왔다. 본 논문에서는 기존의 거칠기 파라미터를 통한 2차원 측정방식과 백색광을 활용한 3 차원 측정방식을 혼합하여 측정가능한 제품의 종류를 확장하고 다양한 필터링 기법을 통해 오차 값에 대한 문제점을 보완한 시스템을 제안하고자 한다.

제안 방법

• 그 외에도 그림10과 같이 다양한 복구 기법도 사용하였다. 따라서 손상 형식에 따라 적용되는 복구 방법을 달리하고 그에 대한 손상처리 대응도 가능하도록 다양한 복구방법을 적용하였다. 선형 복구 방식은 선형보간법을 사용하였으며 식(3)을 이용하여 손상된 데이터를 복원 할 수 있다.

이론/모형

• 본 논문에서 두 가지 조건을 만족시키기 위해 백색광 [6,7,8,]을 사용한다. 백색광 간섭원리란 빛이 광 분할기에서 나눠진 빛이 샘플과 기준거울에서 반사되며 다시 광 분할기에서 만나면 빛의 중첩의 원리에 의거하여 간섭이 일어난다.
• 이는 기존에 노이즈로 인해서 분석하기 힘들었던 거칠기 값의 오차율을 줄이기 위해 사용하였으며, 주어진 마스크 영역의 값들을 순서대로 정렬 후 중간 크기 값을 선택하는 필터링 기법을 적용 시켰으며 그림 8.의 미디언 필터 알고리즘을 사용하였다.

성능/효과

• 본 논문에서 제안하는 3차원적 분석 기능을 추가함으로서 분석가능한 제품의 종류를 확장하고 제품을 더욱 정밀하게 분석이 가능하며 사용자에게 편리성을 제공할 수 있었다. 또한 다양한 경우의 수를 고려하여 데이터 손실을 보완할 수 있는 복구 기법을 통해 분석의 오차율을 줄일 수 있었다. 앞으로는 손실된 데이터를 복구하는데 있어, 다양한 복구 기법을 제공하고 여러 가지 경우의 수를 고려하여 분석의 오차범위를 줄이고자한다.
• 또한 데이터가 손실된 부분은 복구를 할 수 없었다. 본 논문에서 제안하는 3차원적 분석 기능을 추가함으로서 분석가능한 제품의 종류를 확장하고 제품을 더욱 정밀하게 분석이 가능하며 사용자에게 편리성을 제공할 수 있었다. 또한 다양한 경우의 수를 고려하여 데이터 손실을 보완할 수 있는 복구 기법을 통해 분석의 오차율을 줄일 수 있었다.
• 즉, 3차원 표현에 있어서도 복구를 통해 원본 데이터의 손실을 통해 분석의 오차율이 떨어지는 것을 방지하였다.

후속연구

• 또한 다양한 경우의 수를 고려하여 데이터 손실을 보완할 수 있는 복구 기법을 통해 분석의 오차율을 줄일 수 있었다. 앞으로는 손실된 데이터를 복구하는데 있어, 다양한 복구 기법을 제공하고 여러 가지 경우의 수를 고려하여 분석의 오차범위를 줄이고자한다.

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