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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.40 No.6
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 499 - 506 (8page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.022.141
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This paper presents a vision system for machined hole quality inspection of mechanical parts in an automobile. Automobile parts have various shapes and holes created by press punches. However, if the press punch pin is broken, a hole is not created on the mechanical parts. This problem causes serious part quality defects. To solve this problem, we proposed a vision system that could easily and cheaply inspect the quality of holes in automotive machining parts. A software development environment was created to build an economical vision inspection system. Images were gathered using the Near-real-time method to overcome the low frame-per-second of inexpensive Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) webcams. Status of the hole was determined using template matching and distance between holes as a feature. The hardware required for vision inspection was designed so that it could be directly applied to the automotive part manufacturing process. When the proposed vision inspection system was tested by installing it in an automobile parts factory for 3 months, the system showed an inspection accuracy of at least 97.9%. This demonstrates the effectiveness of the proposed method with accuracy and speed of hole defect inspection of machined parts.
목차
1. 서론
2. 비전검사 알고리즘
3. 실험 및 고찰
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Yim, D. B., Chan, J. Y., Eom., Y. E., (2018), Next automotive revolution, Samjong INSIGHT, 56. https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/kr/pdf/2018/kr-insight56-next-automotiverevolution.pdf
Ko, J. S., Rheem, J. Y., (2017), Surface inspection of a journal bearing using machine vision, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 34(8), 557-561.
Choi, K. H., Kim, K. S., Jeon, W. I., Cho, B. H., Woo, S. H., Lee, D. Y., (2021), A study of pallet hole detection using GKSVM classification, Proceedings of the Korean Society for Fluid Power & Construction Equipment Conference, 97-100.
Wang, Y., Xiong, W., Cheng, J., Chia, S. C., Chen, W., Huang, W., Zhou, J., (2015), Vision based hole crack detection, Proceedings of the 2015 IEEE 10th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), 1932-1936.
Hicham, A. E. A., El Houssine, E.-C. M., Hassan, S., Abderrahim, B., (2022), Inspection of machining defects on mechanical parts using a computer vision system, Proceedings of the 2022 2nd International Conference on Innovative Research in Applied Science
Ko, J. S., Rheem, J. Y., (2017), Surface inspection of a journal bearing using machine vision, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 34(8), 557-561.
Choi, K. H., Kim, K. S., Jeon, W. I., Cho, B. H., Woo, S. H., Lee, D. Y., (2021), A study of pallet hole detection using GKSVM classification, Proceedings of the Korean Society for Fluid Power & Construction Equipment Conference, 97-100.
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