컴퓨터 비전 기술을 이용한 하네스 불량 검출 방법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 홍윤정 | - |
dc.contributor.author | 이건 | - |
dc.contributor.author | 우지영 | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-09T02:01:42Z | - |
dc.date.available | 2024-05-09T02:01:42Z | - |
dc.date.issued | 2024-01 | - |
dc.identifier.issn | 1598-849X | - |
dc.identifier.issn | 2383-9945 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/25915 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다. | - |
dc.format.extent | 8 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국컴퓨터정보학회 | - |
dc.title | 컴퓨터 비전 기술을 이용한 하네스 불량 검출 방법 | - |
dc.title.alternative | Computer Vision-Based Measurement Method for Wire Harness Defect Classification | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.doi | 10.9708/jksci.2024.29.01.077 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국컴퓨터정보학회논문지, v.29, no.1, pp 77 - 84 | - |
dc.citation.title | 한국컴퓨터정보학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 29 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 77 | - |
dc.citation.endPage | 84 | - |
dc.identifier.kciid | ART003048099 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 와이어 하네스 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 머신비전 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자동화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 공정 검사 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 이미지 처리 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Wire harness | - |
dc.subject.keywordAuthor | Machine vision | - |
dc.subject.keywordAuthor | Automation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Process inspection | - |
dc.subject.keywordAuthor | Image processing | - |
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