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저자정보
Ryosuke Nakajima (Seikei University) Yuta Asano (Aoyama Gakuin University) Takuya Hida (Aoyama Gakuin University) Toshiyuki Matsumoto (Aoyama Gakuin University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.17 No.1
발행연도
2018.3
수록면
102 - 112 (11page)
DOI
10.7232/iems.2018.17.1.102

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This study focuses on adhered dirt such as dust on a product in production process, and considers the relationship between dirt levels of inspection surface and defect detection in visual inspection utilizing peripheral vision. Specifically, images of an inspection surface in an actual factory are analyzed using image analysis for modeling dirt. Moreover, dirt levels of inspection surface, defect locations, and defect characteristics (luminance contrast, size, and bright-dark defects) are designed as experimental factors, and their effect on defect detection rate is evaluated. As a result, it is clarified that the defect detection rate suddenly reduces as the inspection surface becomes dirtier. Consequently, the defects that can be detected easily becomes harder to detect, as the inspection surface is dirtier in visual inspection utilizing peripheral vision.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. ANALYSIS AND MODELING OF DIRT
3. EXPERIMENTAL DESIGN
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. DISCUSSION
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

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