DOI QR코드

DOI QR Code

동판의 결함 검출 위한 3차원 분석 시스템 개발

3D Analysis System for Copper Palate Defect Detection

  • 오춘석 (선문대학교 정보통신공학과)
  • Oh, Choon-Suk (Dept. of Information and Communication Engineering, SunMoon University)
  • 투고 : 2013.01.02
  • 심사 : 2013.02.08
  • 발행 : 2013.02.28

초록

동판 생산량의 증가와 수요의 활성화로 더욱 동판에 대한 자동 검사 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 동판의 3차원 표면형상 및 결함 검출을 하기 위한 3차원 영상 분석 시스템 및 GUI를 개발했다. 2차원 영상을 통해 분석을 할 수 있으나 오류가 많이 발생하기 쉽고, 작업자가 분석하기에는 무리가 따르기 때문에 3차원 영상으로 분석하여 살펴보고 자동으로 판정을 내리므로 작업자가 사용하기 쉽다. 동판 제작 공정에서 발생되는 검사 방법에서 사람에 의한 육안 검사가 주로 행해지고 있는데, 여기서 자동 검사를 통해 정확한 검사율과 비용 발생을 감소를 할 수 있다. 동판에 대한 결함을 정의하고, 동판 결함 검사 측정을 위한 시스템을 개발한다. 그리고 분석 알고리즘과 3차원 영상 분석 프로그램을 개발하여 동판에 결함을 자동 검출한다.

Automatic inspection system is required for increment of copper plate production and demand expansion. Thus 3D surface form and defect detection of copper plate calls for 3D image and GUI analysis. Limitation of 2D analysis, such as error occurrence and decision difficulty makes eye inspection automatic. Automatic inspection is able to raise accurate inspection rate and productivity efficiency elevation. In this paper defect classification is defined and inspection system is implemented. Defect analysis algorithms and GUI for 3D image analysis is developed and tested.

키워드

참고문헌

  1. C. Oh, Y Ryu and B. Roh, "Video Tape Recorder Head inspection using image processing technique", Optical Enginieering, Vol. 38 No.1 pp. 124-130, Jan., 1999. https://doi.org/10.1117/1.602067
  2. Y. Ryu, C. Oh, and J. Lim, "Development of a noncontact optical sensor for a measuring the shape of a surface and thickness of transparent objects" Optical Engineering, Vol.40, No.4, pp.500-502, Apr. 2001. https://doi.org/10.1117/1.1355260
  3. S. H. Lee and K. S. Choi, "A Development of Nondestructive Testing System with a Auto-loading unit for Semiconductor Inspection", Journal of Korean Institute of Information Technology, vol. 4, issue 5, pp. 1-93, June 2006.
  4. B. K. P. Horn. Robot vision. MIT Press. 1986.
  5. Ioannis Pitas. Digital Image Processing Algorithms, pp.239-253, Prentice Hall. New York. 1993.
  6. J. R. Parker. Practical Computer Vision using C, pp.202-211, John Wiley & Sons Inc, New York. 1994.
  7. Henning Bassmann and Philipp W. Besslich. Ad Oculos Digital Image Processing, pp.55-75, International Thomson Publishing, London. 1995.
  8. William H. Press. Brian P. Flannery Saul a. Teukolsky, and William T. Vetterling, Numerical Recipes in C, pp.528-539, Cambridge University Press. New York. 1998.
  9. J. R. Parker. Algorithms for Image Processing and Computer Vision. pp.16-18. John Wiley & Sons Inc. New York, 1997.