머신비전 기반의 가전제품 표면결함 자동검출 시스템

• 영문명: Automatic detection system for surface defects of home appliances based on machine vision
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 김남호 이현준 정희자 이장군
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol11, No.9, 47~55쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.10.31

국문 초록

스마트팩토리 제조공정에서의 품질관리는 중요한 요소이다. 현재, 금형 공정으로 생산되는 생활가전 제조부품의 품질검사는 대부분 작업자의 육안으로 진행되고 있으며 이로 인한 검사의 오류율이 높은 실정이다. 이러한 품질공전 개선을 위하여 결함 자동검출 시스템을 설계하여 구현하였다. 제안 시스템은 특정 위치에서 고성능 스캔 카메라로 대상물을 촬영하여 영상을 획득하고, 비전검사 알고리즘에 따라 긁힘, 찍힘, 이물질에 의한 불량품을 판독한다. 본 연구에서는 긁힘에 대한 불량 인식율을 높이기 위하여 깊이 정보 기반 분기 판단 알고리즘(Depth-based branch decision algorithm, DBD)을 개발하여 정확도를 높였다.

영문 초록

Quality control in the smart factory manufacturing process is an important factor. Currently, quality inspection of home appliance manufacturing parts produced by the mold process is mostly performed with the naked eye of the operator, resulting in a high error rate of inspection. In order to improve the quality competition, an automatic defect detection system was designed and implemented. The proposed system acquires an image by photographing an object with a high-performance scan camera at a specific location, and reads defective products due to scratches, dents, and foreign substances according to the vision inspection algorithm. In this study, the depth-based branch decision algorithm (DBD) was developed to increase the recognition rate of defects due to scratches, and the accuracy was improved.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 표면결함 자동검출 시스템

Ⅲ. 실험 및 결과

Ⅳ. 결론

REFERENCES

키워드

머신비전 표면결함 스마트팩토리 품질검사 Machine Vision Surface Defects Smart Factory Quality Inspection