정밀부품 자동검사ㆍ조립을 위한 지능형 로봇 비젼 시스템 개발 = Design of an Intelligent Robot Vision System for Automatic Test and Assembling of Precision Parts

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 21 세기에 대두될 생산제품의 추세에 대응해 개발해야 될 필수적인 자동화 기술은 제품을 지능적으로 제조하고, 모든 요소를 자동검사하는 기술의 개발이 매우 중요한 핵심기술이라할 수 있다. 이의 실현을 위해 크게 그 세부기술을 분류하면, 1) 자동조립기술, 2) 표면실장기술, 3) 자동검사조정기술, 4) Line 네트워크 구성기술 등으로 나눌 수 있다.
본 논문에서는 시스템 자동화 기술 중 정밀기계 및 전자부품의 자동조립기술과 자동검사 기술의 개발에 관한 연구가 수행된다. 자동조립기술의 실현을 위해서는 조립용 로봇을 이용한 부품의 정밀 이동ㆍ삽입등의 작업을 수행하기 위하여 지능형 제어 알고리즘이 개발되고. 자동검사기술의 수행을 위해서는 우선 머신 비젼 기술을 이용한 불량 및 양품을 패턴인식을 통하여 부품의 불량상태를 구별해 낼 수 있는 실시간 비젼 기술이 개발된다. 또한, 자동검사의 실시간 실현을 위해 디지털 신호 처리기를 사용한 고성능 비젼 알고리즘을 개발하여 전자부품 조립검사라인, 즉 카메라 조립검사 라인에서 라인을 따라 흘러 들어오는 백 커버들을 정해진 위치를 따라 로봇을 이동하여 자동인식하고, 인식된 백커버의 납땜상태를 다양한 위치 및 이동공정에서 대해서도 유연하게 검사를 자동으로 수행하고 품질기준 통과여부를 자동 판단할 수 있는, 이른바 다공정 제품의 형상인식 및 자동 검사용 로봇 비젼 기술을 개발한다. 또한, 제안된 로봇 비젼 시스템의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션 및 S사의 카메라 백커버 조립라인중 5번 Cell의 공정의 유사모델에 대한 실험을 통해 그 신뢰성을 입증하고자 한다

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we have proposed a new approach to the design of robot vision system to develop the technology for the automatic test and assembling of precision mechanical and electronic parts for the factory automation
Robot vision may be defined as the process of extracting, characterizing, and
interpreting information from images of a three-dimensional world. This process, also commonly referred to as machine or computer vision, may be subdivided into six principal areas, (1) sensing. (2) preprocessing, (3) segmentation. (4) description, (5) recognition, and (6) interpretation. Sensing is the process that yields a visual image. Preprocessing deals with techniques such as noise reduction and enhancement of details. Segmentation is the process that partitions an image into objects of interest. Description deals with the computation of features (e.g., size, shape) suitable for differentiating one
type of object from another.
Recognition is the process that identifies these mechanical and electronic parts. Finally, interpretation assigns meaning to an ensemble of recognized objects.
In the vision technology for automatic test parts, the reliability of proposed vision algorithm has been illustrated through the simulation for the real time implementation of the pattern recognition for the camera back-cover and the test of soldering. In real-time implementing of pattern recognition of camera back-cover and test of soldering, the MVB-03 vision board has been used. Image can be captured from standard CCD monochrome camera with resolutions up to 640 ×480 pixels. Image processing has performed by using TMS320C31 digital signal processors made in Texas Instruments company Co., Ltd.. It is possible to use c3x machine code for system processing, The developed assembler software can be applied in Borland C+ + or Visual C+ +
Finally, the performance of proposed robot vision system has been illustrated by experiment for the similar model of fifth cell among the twelve cell for automatic test and assembling in S company.