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비전 검사기를 활용한 T형 용접너트 자동 선별시스템 개발
송한림(Han-Lim Song),허태원(Tae-Won Hur) 대한전자공학회 2011 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.48 No.1
본 논문에서는 트림 T형 용접너트 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 선별기를 비전 검사기를 사용하여 개발하였다. 카메라로부터 입력되는 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용하였다. 기존의 검사기나 육안 검사에서 불가능하였던 수치 검사를 0.1㎜의 정밀도로 검사할 수 있도록 하였으며, 이를 통해 제조단가를 25% 절감하고 생산성을 330% 이상 향상시 킬 수 있었다. In this paper, we developed a auto sorting system for T type welding nut using a vision inspector. We used edge and thread detection with histogram of image which is captured by machine vision camera. We also used a binary morphology operation for a detection of spot. As a result we performed numeric inspection of 0.1㎜ accuracy. This is impossible in old sorting system and inspector with naked eye. Also, we reduced the manufacturing unit cost to 25% and improved a production efficiency to 330%.
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송한림 ( Han-lim Song ) 한국고등직업교육학회 2005 한국고등직업교육학회논문집 Vol.6 No.4
In this study, shift characteristics of a dual clutch transmission(DCT) are investigated. DCT consists of 2 clutches. One clutch is connected with the input shaft where 1, 3, 5, R gears are attached meanwhile the other clutch is connected with another input shaft where 2, 4, 6 gears are mounted. Shift characteristics are investigated based on the dynamic models of the DCT and the synchronizer, and the simulation results are compared with the conventional manual transmission. It is found from the simulation results that the DCT provides faster shift time due to the pre-select mechanism and transmits the power during the shift, which results in the improved velocity response compared to the manual transmission.
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마스크 히스토그램 평준화를 이용한 T형 용접너트 자동 선별시스템의 비전검사기 성능개선에 관한 연구
허태원(Tae-Won Hur),송한림(Han-Lim Song) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.9
본 논문에서는 트림 T형 용접너트의 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 비전 선별기의 성능 개선에 관한 방법을 제안한다. 자동 비전 선별기는 용접너트의 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용한 것이다. 이 비전 선별기 운영에 있어 주된 문제는 컨베이어 벨트 상의 오일 등에 의한 오염에 따른 획득 영상의 화질 저하에 따른 오동작이다. 이를 해결하기 위해 배경 영상과 너트 영상의 구분을 위한 마스킹 기법을 사용하여, 너트 영상 부분에만 히스토그램 평준화를 이용하여 너트 영상부분의 대비를 높이는 전처리 과정을 도입하였다. 이를 통해 배경 부분에서 장비의 오염에 의해 추출되는 특징들의 영향을 없애고 획득 영상의 화질 저하에도 불구하고 오동작의 비율을 10 % 에서 0.2 % 로 낮출 수 있었다. In this paper, we propose a improvement method of vision inspector for T type welding nut using an auto sorting system. We used edge and thread detection with histogram of image which is captured by machine vision camera. We also used a binary morphology operation for a detection of spot. A major problem in this vision inspector is abnormal operation caused by degradation of image acquired. These degradations caused by oil pollution on conveyer belt. For overcome this problem, we introduce a pre-processing using a masked histogram equalization on the image acquired. Histogram equalization is applied on masked region ( nut part ) for increase contrast. As a result, we can remove features caused by oil pollution on background and reduce a ratio of abnormal operation from 10.0 % to 0.2 %.
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링형 시프트 LED를 활용한 인서트 너트 비전 선별 시스템
허태원(Tae Won Hur),송한림(Han Lim Song) 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.5
본 논문에서는 링형 LED 조명을 120도 간격으로 나누어 각 부분을 순차적으로 점멸하도록 하는 링형 시프트 LED를 갖는 비전 검사기를 활용한 인서트 너트 선별 시스템을 개발하였다. 한 개의 상부 영상만으로는 찍힘(요철)과 얼룩(텍스처)을 구분 할 수 없었기 때문에 인서트 너트 상부에 대해 빛이 조사되는 위치를 달리하여 획득된 영상으로부터 인서트 너트의 찍힘과 얼룩을 구분하고자 하였다. 인서트 너트의 경우, 찍힘은 불량품으로 얼룩은 양품으로 선별할 수 있어야 한다. 찍힘의 경우, 조명의 위치에 따라 휘도의 변화가 다르게 형성된다는 점을 활용하여 120도 간격으로 조사되는 조명에 대해 획득된 3개의 영상을 이용하여 찍힘을 구별해 낼 수 있었다. 획득된 상부 영상들에 대해 이진화, 이진 모포로지와 배타적 논리합 등의 연산을 활용하여 가공 불량 검출을 수행하였다. 치수에 대해서 ±2㎛의 정밀도로 검사할 수 있었으며, 분당 60개를 검사할 수 있는 시스템을 개발하였다. In this paper, we developed an insert nuts sorting system using a vision inspector with a ring type shift LED that is divided into three parts and operates sequentially. Because we could not distinguish a scar(unevenness) and a stain(texture) with only one top image, we tried to distinguish scars and stains of the insert nut from the image obtained by varying the illumination position on the top of the insert nut. In the case of insert nut, the scars should be selected as defective and the stain should be classified as good. Using the fact that the change of brightness is different according to the position of the lighting, it was possible to distinguish the scars by using the three images obtained for the illumination arranged at intervals of 120 degrees. For the acquired top images, we used the binarization, binary morphology, and XOR(exclusive OR) operation to perform the inspection. As a result, we performed numeric inspection of ±2㎛ accuracy. This system operated with a performance of 60 ea/min.
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허태원(Tae Won Hur),송한림(Han Lim Song) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.5
본 논문에서는 차량용 전자식 주차 브레이크를 구성하는 부품의 하나인 오퍼레이션 램프를 생산하는 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 선별기를 비전 검사기를 활용하여 개발하였다. 오퍼레이션 램프의 측면 영상을 전체적으로 획득하기 위하여 부품을 회전시키는 장치를 개발하였으며 부품이 회전되는 동안 라인스캔 카메라를 이용하여 측면의 영상을 획득하였다. 휘도 변화를 기반으로 하는 나사산 가공 불량 검출, 패턴 매칭을 활용한 세레이션 가공 불량 검출 및 이진 모폴로지연산 기법을 활용한 연마 가공 불량 검출을 수행하였다. 기존의 육안 검사에서 불가능한 치수 검사를 ±10μm의 정밀도로 검사할 수 있었으며, 분당 20개를 검사할 수 있는 시스템을 개발하였다. In this paper, we developed an auto sorting system for operation ramp using a vision inspector. We developed a rolling device which used for acquisition full side image of operation ramp. A side image of operation ramp was captured by line scan camera. Threads inspection was processed based on luminance difference. Serration inspection was performed based on pattern matching. Rolling part inspection was based on binary morphology operation. As a result, we performed numeric inspection of ±10μm accuracy. This system operated with a performance of 20 ea/min.
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