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LabVIEW를 이용한 제품 불량 검출 시스템 개발

  • 여정현
  • 인천대학교
  • 작품구분일반형
  • 공개여부공개
  • 카테고리전자, 전기, 기계
  • 등록일2016-06-28
  • 팀원(공동개발자)조장 = 이승준, 팀원 = 황성민
  • 출품 경진대회2016년 애로기술 캡스톤디자인 경진대회

상세설명

1. 수행배경

  • Machine Vision TechnologyImage Processing Technology에서 파생된 한 분야이며 최근 공장자동화, 생산시스템 자동화, Smart Factory등 자동화 시대가 도래한 21세기 산업현장에서는 없어선 안 될 중요한 기술이다. Machine Vision 이란 기계에 사람의 눈을 대신 할 수 있는 카메라를 결합하여 시각과 판단 능력을 가지고 있는 시스템 전체를 말한다. 1970년대에서 시작된 Image Processing 학문이 산업 현장으로 확대되면서 지금의 Machine Vision이 탄생하게 되었다. 기계에 사람의 눈의 역할을 하는 카메라를 장착하여 기존에 사람이 하던 측정, 검사 검출 등의 역할을 기계가 할 수 있게 하고 스스로 판단하게 만들어준다.

  • 기존의 산업 현장에서는 생산품의 불량유무, 생산 수량 확인 등을 사람에 의존을 햇지만 이러한 경우 집중도, 컨디션, 피로도 등에 대한 외부 변수로 인해서 오차, 실시간 검사, 전수 검사 등이 불가능한 경우가 발생했다. 이러한 문제점들의 대안으로 산업 현장에서는 측정, 인식, 판단 등에 대한 자동화 및 정확도를 확보 할 수 있는 시스템을 요구하게 되었고, 이러한 조건을 만족하기 위해서 Machine Vision System이 필요하게 되었다. 재품생산 현장에서 생산되는 금속 재료의 결함을 발견하여 생산관리자에게 미리 알려주는 것은 제품의 품질향상을 위하여 매우 중요하다. 또한, 재료의 결함 정보를 전달받은 생산관리자는 결함을 해결하기 위한 대책을 세울 수 있으며, 나아가 생산율 향상에서 크게 기여 할 수 있고 고객과의 신뢰도 향상에도 도움이 된다.


  • 산업 현장에서 생산되어지는 생산품들의 불량을 검출하지 못하면 나중에 대형사고, 산업재해 등의 재난이 발생 할 수 있다. 특히 금속재료 같은 경우, 여러 산업분야에서 사용 하므로 생산 할 때 불량 유무를 정확히 측정하는 것은 대단히 중요하다.

     

     

    상기의 내용들로 말미암아 공정 내에 Machine Vision System을 구축하여 빠르고 정확한 검사를 하는 것은 더이상 필요성에 대해 언쟁 할 필요가 없는 필수 요소이다. 본 과제에서는 다음과 같은 네 가지의 개발목적을 제안한다. 첫 번째는 빠르고 정확한 불량 검출이다. 산업 현장에서는 주로 컨베이어 벨트 혹은 공정 라인 이라고 하는 이동하는 Line 위에 생산품이 놓여져 있어서 이동하는 물체를 측정 하는 것이 필요하다. 때문에, 이동하고 있는 물체를 검출하는 것을 기반으로 빠르고 정확한 불량 검출 시스템을 구축해야 한다. 두 번째는 타 측정 시스템과 비교되는 창의적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 생산품을 측정하는 시스템은 현재 많이 개발되어 상용화되어있다. 본 과제는 에로기술 캡스톤 디자인 과제인 만큼 창의적인 방법을 생각해내어 기술 혁신에 밑거름이 되어야 한다. 세 번째는 초보자도 쉽게 시스템 사용이 가능하도록 만든다. 산업 현장에서는 다양한 변수로 인하여 생산 공정 가동이 중지 되는 경우가 발생 할 수 있는데, 이 같은 상황이 발생시 초보자도 쉽게 Machine Vision SystemReset하거나 Control 할 수 있어야 한다. 네 번째는 다양한 모양의 재료들을 모두 측정 할 수 있어야 한다. 요즘과 같은 다품종 소량생산 체제의 공정에서 한 가지 모양의 재료만을 측정 한다고 하면 매번 시스템을 업데이트 하고 테스트를 진행 하여야 하는데 불필요한 시간낭비 일 뿐만 아니라 개발 자체의 목적이 희미해진다.

     

     

2. 수행기간

  • 작품 제작내용

    추진일정

    비 고

    6월초

    6월중

    6월말

    계획 및 자료 수집

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    알고리즘 개발

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    알고리즘 및 프로그램 개발

     

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    코딩

     

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    테스트 및 제출

     

     

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3. 개발작품 설명

  • 과제내용

     

    본 과제는 Machine Vision System을 이용한 제품불량 검출 시스템이다. 그러나 Machine Vision SystemLabVIEW 프로그램을 이용하여 구성 하였으므로 과제 제목을 LabVIEW를 이용한 제품불량 검출 시스템 개발로 지었다. LabVIEWLaboratory Virtual instrument Engineering Workbench의 약자로써 제어, 계측분야에서 사용하기 쉽고 편리하며 직관적인 그래픽 아이콘 및 플로우차트를 연상케하는 와이어를 사용하여 다양한 모양의 입&출력 아이콘을 제공하여 GUI(Graphic User Interface)를 구현하기 용이하다.

  • NI(National Instrument)는 품질/프로세스 제어, 반도체/자동차/전자기기 테스트 자동화, 지능형 모니터링, 의료 영상 등 다양한 어플리케이션의 이미지 수집과 처리를 위한 하드웨어 및 소프트웨어를 제공한다.

     

    NI가 제공하는 머신 비전 소프트웨어 중 선택하여 비전 어플리케이션을 구축하는 NI 비전 소프트웨어는 모든 하드웨어에서 사용할 수 있으므로, 여러 하드웨어 시스템을 유지관리하거나 새로운 어플리케이션에 적합한 하드웨어를 선택하기가 편리하며 두 가지 소프트웨어 옵션간 손쉬운 전환이 가능하다.


  • NI Vision Builder for Automated Inspection (AI)

    분류, 코드 해독, 유무 감지, 계량, 정밀 정렬 등 비전 어플리케이션에 필요한 기능을 제공하는 시스템을 설정, 벤치마크하고 배포할 수 있다. Vision Builder AI은 복잡한 프로그래밍이 아닌 인터랙티브 방식의 개발 환경을 제공하므로, 성능이나 기능에 영향을 주지 않고 간단하게 개발하고 유지관리하실 수 있다. 기하 매칭, 광학 문자 인식 (OCR), 입자 분석, 계산, 측정, 식별, 찾아서 프로그래밍 없이 개체를 분류를 포함 100 개 이상의 강력한 머신 비전 도구를 구성한다. 하나의 소프트웨어 패키지를 사용하여 모든 비전 하드웨어를 연결하고 모든 NI 프레임 그래버, NI 컴팩트 비전 시스템, NI 임베디드 비전 시스템, NI 스마트 카메라로 usb3.0, GigE Vision, IEEE 1394 카메라 및 USB DirectShow 카메라를 이용하여 이미지 처리가 가능하다. 또한 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러와 자동화 디바이스를 통합하여 복잡한 합격/불합격 결정을 설정 하고 디지털 I/O, 시리얼, 이상의 검사 결과 또는 이더넷 프로토콜 통신. 이미지, 측정, 및 내장 된 배포 인터페이스를 사용하여 결과를 표시 하거나 직접 사용자가 지정 할 수 있다.

    2. Vision Development Module

    NI Vision Development Module은 수 백 종류의 과학 영상 및 머신 비전 함수를 제공하는 종합 라이브러리로, NI LabVIEW 소프트웨어와 여러 텍스트 기반 언어로 프로그래밍할 수 있다. 본 모듈을 여러 LabVIEW 모듈 및 툴킷과 함께 사용하면 보다 맞춤화된 어플리케이션을 생성할 수 있으며, 포함된 NI Vision Assistant를 사용하여 알고리즘을 프로토타이핑하고 코드를 생성할 수도 있다.

     

    - 모든 비전 하드웨어에 단일 소프트웨어 패키지 사용

    다양한 카메라와 비전 하드웨어로 이미지를 수집하고 처리하며, 하드웨어를 교체할 때 기존 코드를 포팅하여 개발 시간과 유지 비용을 절감할 수 있다. Windows, LabVIEW Real-Time, 멀티코어 프로세서 또는 FPGA 등 무엇을 사용하느냐에 상관없이 하나의 소프트웨어를 사용할 수 있다.

    - 종합 알고리즘 모음으로 이미지 처리

    Vision Development Module에 포함된 수백 종류의 알고리즘을 사용하여, 의약품 포장의 광학 문자 인식 (OCR) 및 태양 전지의 균열 검사 등을 수행할 때 비전 어플리케이션 관련 문제를 처리할 수 있다.

    - PLC, 모션 드라이브 및 자동화 디바이스 통합

    어플리케이션에 단순한 이미지 처리 이상 성능이 필요한 경우, 디지털 I/O, Modbus, 시리얼 RS232, TCP/IP, EtherNet/IP, EtherCAT 등 다양한 I/O 옵션과 프로토콜을 사용하는 디바이스와 통신하는 툴과 함수를 활용할 수 있다.

     

    본 과제는 다음의 금속재료를 NI LabVIEW Software를 이용하여 측정, 검출하는 System을 구축한다.

     

     

    Fig.7의 재료는 자동차나 선박, 산업기기에 들어가는 연료필터의 뚜껑 부분이다. 이 부분의 모양이나 구멍 개수 등이 정상의 모양일때와 다르거나 표면에 Crack, 찍힘등이 발생하면 기계들은 제대로 된 동작을 수행 할 수 없고 나아가 대형 사고로 이어질 수 있다. 그렇기 때문에 본 과제의 내용의 핵심은 위의 재료의 외경, 내경, 구멍갯수, 표면의 불량을 검출해내는 것이 목표이다.

     

    2. 제작과정

     

    Machine Vision System의 주요 구성 요소로는 카메라, 조명, Hardware, Software등이 있는데 본 과제에서는 Hardware같은 경우 소형 CCD카메라, 암막용 천, 노트북을 이용하여 구성하였고, Software같은 경우 LabVIEW 프로그램을 사용하여 본 과제를 수행하였다.

     

     

    본 과제의 모든 제작과정은 LabVIEW Software 코딩과 영상처리 알고리즘으로 구성된다. 과제는 전처리(Preprocessing) 과정과 영상 처리(Image Processing)과정으로 구분된다. CCD카메라를 통해 영상을 획득하고, 획득한 영상을 LabVIEW Software에서 처리하여 UI를 통해 사용자에게 불량 유무를 알려주는 구성이다.

    처음 영상을 획득하면 영상에는 눈에는 보이지 않지만 컴퓨터가 처리하기에는 까다로운 노이즈(잡음)들이 많이 껴있는데 이러한 잡을들을 제거하기 위해 전처리 과정이 필요하다. 전처리란 어떤 조작을 하기 전에 그 조작에 맞게 알맞은 상태로 준비해두는 과정 이라는 사전적 의미가 있다.

    전처리 과정

    원영상 흑백이미지 변환

     

     

    효율적인 Image Processing을 수행하기 위해 Color Image 보다는 Pixel값 획득이 쉬운 Grayscale Image로 변환한다.

     

    2. 흑백영상 Image Mask Filtering

     

    Image Mask Filtering을 사용하면 밝은곳은 더 밝게 어두운곳은 더 어둡게 영상을 조절하여 뚜렷한 영상 획득을 가능하게 한다.

     

    3. Filtering + Highlight Detail

     

    Highlight Edtail 기능은 물체의 윤곽이나 특징들을 선명하게 나타내고 영상을 Sharp하게 해주는 기능이다. 이 영상을 마지막으로 전처리 과정을 마치며 다음 사진은 본 영상과 전처리 과정을 끝낸 영상의 비교 사진이다.

     

    사진을 보면 알 수 있듯이 원본 영상과 전처리과정을 마친 영상을 선명도, 밝기, 디테일 면에서 뚜렷한 차이를 보인다. 이렇게 전처리 과정을 마친 영상을 가지고 Image Processing을 수행하면 정확한 값을 빠르게 얻을 뿐만 아니라 컴퓨터가 갖게되는 부담 또한 적어지게 되므로 전처리 과정은 Image Processing에서 꼭 필요한 과정이다.

    다음은 Image Processing과정이다.

     

4. 활용방안

               

    본 과제의 핵심은 공정에서 사용 할 수 있는 Machine Vision System의 구축이다.

     

     

    Machine Vision의 응용분야로는 대표적으로 3가지로 나눌 수 있는데, 생산품의 적합성을 판단하는 검사, 생상품을 분류 하기위해 위치 정보를 알고자 할 때, 생산품의 표면에 이물질이나 Crack, 찍힘 등을 검출 하는 기능으로 나뉜다. 이밖에도 의료영상분야, 항공우주과학분야, 원자력분야에서도 중요하게 쓰인다. 본 과제는 상기의 쓰임새들 중에 검출쪽에 중점을 두었으며, 활용성 부분에서는 다양한 모양의 재료의 불량 검출, 모양 검사, 라벨링확인 등이 있다. 만약 제품의 육안식별에 의한 불량검사에서 많은 불량이 발생 할 경우, 이 불량품의 100%선별이 불가능하기 때문에 해당 로트 전량을 폐기처분 할 수밖에 없다. 또한 이 공정이 장시간 이어질 경우, 반복되는 작업으로 검사자의 피로가 증가하는 동시에 미세한 불량에 대해서는 검출이 불가능하게 된다. 그리고 자연히 제품 신뢰성을 떨어뜨리는 결과를 초래한다. 더욱이 최근 기술은 제품이 소형화되면서 육안 검출이 더욱 어려워지게 된다. 본 과제 시스템의 도입 효과로는 생산물량 전량 검사로 품질 대폭 향상에 주안점을 두며 다음과 같은 효과를 기대한다.

    미세한 불량 검출

    불량유형 분석

    검출에 근거한 불량발생률 감소

    GUI(Graphic User Interface)

     

     

소개 영상

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