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박종섭 (한국기술교육대학교) 지상엽 (한국기술교육대학교) 김호연 (한국기술교육대학교) 조재수 (한국기술교육대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
339 - 346 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0035

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In this paper, we propose a machine vision system for automatically performing the conventional manual shoe soles measurement process and verify its practical effectiveness through various experiments. Shoe soles are injection-molding products produced by injecting rubber materials into molds. There are many types and sizes of shoe models. The nature of rubber material, which is deformed depending on environmental factors such as temperature and humidity, causes many problems in automatic dimension measurement using a machine vision system. In this paper, we analyze the factors to be considered to automate the measurements for various types of shoe sole dimensions (longitudinal and lateral), and propose automatic dimension vision measurement methods for the analyzed problems. We verify the accuracy and consistency of the proposed vision measurement system by creating a flat shoe sole model, and also verify through experiments that the system has valid accuracy at various positions. Finally it is shown that the proposed method can be applied to the real production process by comparing the measured values at various positions on the moving conveyor belt with its actual dimensions.
#machine vision #2-dimensional image #Distance measurement

목차

Abstract
I. 서론
II. 신발밑창(솔) 치수 자동 비전측정 장비에 대한 요구사항 분석 및 문제점 정의
III. 제안하는 신발밑창 치수 비전검사 시스템
IV. 실험 결과
V. 결론 및 추후과제
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
J. Tessier, C. Duchesne, and G. Bartolacci, “A machine vision approach to on-line estimation of run- of-mine ore composition on conveyor belts,” Minerals Engineering, vol. 20, no. 12, pp. 1129-1144, 2007. Y. R. Chen, K. Chao, and M. S. Kim, “Machine vision technology for agricultural applications,” Computers and electronics in Agriculture, vol. 36, no. pp. 173-191, 2002. S. H. Deck, C. T. Morrow, P. H. Heinemann, and H. J. Sommer III, “Comparison of a neural network and traditional classifier for machine vision inspection of potatoes,” Applied engineering in agriculture, vol. 11, no. 2, p. 319(1995). Y. Tao, P. H. Heinemann, Z. Varghese, C. T. Morrow, and H. J. Sommer, “Machine vision for color inspection of potatoes and apples,” Transactions of the ASAEAmerican Society of Agricultural Engineers, vol. 38, no. 5, pp. 1555-1562, 1995. J. M. Park, “Technology and Issue on Embodiment of Smart Factory in Small-Medium Manufacturing Business,” The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 40, no. 12, pp. 2491-2502, 2015.

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