다중 색 분할 알고리즘과 퍼지추론 기반의 하네스 결함검사시스템 구현 (Implementation of the Harness Defect Inspection System based on Multi-color Segmentation Algorithms and Fuzzy Inference)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 21권 / 6호 / 119 ~ 126페이지
· 저자명 : 김윤호

초록

본 연구에서는 다중 색 분할 알고리즘과 퍼지추론을 이용한 하네스(Harness) 결함 검사 시스템을 구현하였다. 전처리 과정에서 하네스 인식영역 추출 및 이미지 회전을 통해 배선 방향을 정규화하였고 하네스의 색상별 특징 파라미터를 추출하였다. 그리고 외부 환경 변화에 따른 하네스 케이블의 색상 변화량을 퍼지 데이터로 생성하여 추론 알고리즘의 입력변수로 사용하였다. 각 케이블의 RGB 파라미터에 대한 모호한 변화량은 추론 과정을 통하여 색상 영역의 결함 여부를 판정하게 된다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 100개의 하네스를 사용하여 일련의 실험을 수행하였다. 현장 실증실험 결과 유사도가 임계값 이상인 경우는 총 1,200회 중에서 1,186회로 98.8%가 색 분할에 성공하였으며 제안한 방법이 현장에 적용 가능함을 입증하였다.

영어초록

In this paper, a harness defect inspection system using a multi-color division algorithm and fuzzy inference was implemented. In the preprocess, the wiring direction was normalized through the extraction of the Harness recognition area and image rotation, and characteristic parameters for each color of the Harness were extracted. In addition the amount of color change of the Harness cable according to the change in the external environments was generated as fuzzy data and used as an input variable for the inference algorithm. The ambiguous change amount for the RGB parameter of each cable is determined through the inference process to determine whether the color region is defective. A series of field experiments were conducted using 100 Harnesses to verify the validity of the proposed algorithm. As a result of the experiments, when the similarity factor was above the threshold, 98.8% of the 1,200 times succeeded in color division with 1,186 times, and proved that the proposed method could be applied to the field.

참고자료

· 없음