KR102523195B1 - 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템은, 자동차의 대상 위치에 기설정된 양의 실러를 분사하는 실러 도포부, 상기 대상 위치의 실러 도포 상태를 촬영하는 퓨전 비전 검사용 카메라, 상기 퓨전 비전 검사용 카메라에서 촬영된 이미지를 기설정된 파일 양식으로 전환하고, 기지정된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 대상 위치의 실러 도포 여부를 분석하는 이미지 처리부 및 상기 이미지 처리부에서 분석된 실러 도포 여부 판단 결과에 따라 상기 실러 도포부의 동작을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 실러 도포부는, 실러를 기지정된 온도로 유지하는 온열발생장치와 온도센서가 마련된 실러 용기, 상기 실러 용기에서 실러를 공급받고, 상기 대상 위치에 대응하는 기설정된 도포패턴에 따라 이동하는 로봇 암 및 상기 로봇 암의 하단에 구비되어 상기 대상 위치에 실러를 공기압 방식으로 도포되는 도포 건으로 구성되고, 상기 퓨전 비전 검사용 카메라는, 조명장치에 의해 빛 반사되어 대상 위치에 도포된 실러의 이미지를 추출하는 비전 카메라 모듈이 구비된 제1 촬영부, 온도 차에 의해 대비된 대상 위치에 도포된 실러의 이미지를 추출하는 열화상 카메라 모듈이 구비된 제2 촬영부로 구성되는 것을 특징으로 하는 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템에 관한 것이다.

Description

도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템{Fusion vision inspection system for applied automobile sealer inspection}
본 발명은 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 빛반사를 이용한 비전 카메라와 온도차를 이용한 열화상 카메라를 통해 수집된 이미지를 머신러닝기반의 알고리즘으로 분석하여, 실러 도포 품질을 검사하기 위한 퓨전비전검사시스템에 관한 것이다.
최근 산업자동화와 더불어 공산품의 품질에 대한 인식이 날로 증가하면서 품질 향상에 도움이 되는 비전 검사장비에 대한 수요가 급격하게 증대되고 있다.
자동차의 차체의 경량화에 따른 연비 향상 및 충격에 의한 금속의 변형을 억제하는 역할 등으로 인해 차체 및 구조물 간의 접합을 위해 접착제(실러)의 사용이 증가하고 있는 추세이다.
도포된 실러의 불량 검출을 위하여 비전검사시스템을 많이 사용하고 있다.
일반적인 비전 불량 검사는 외부의 다양한 조명 영향을 차단하는 쉴딩 구조 내에서 일정한 조명환경을 유지한 후 시료의 불량을 검사한다.
대부분의 생산 제조현장에서는 일정한 조명환경을 구축하는 것에 대한 높은 비용과 시간 투자를 하지 못하고 있는 실정이다.
이를 해결하기 위한, 열화상 카메라는 자동차 부품과 실러와의 온도 차를 이용하여 불량을 검사하는 방법으로, 겨울철에는 자동차 부품과 실러와의 온도차가 분명하게 구분되지만 여름철에는 온도 차가 명확하게 구분되지 않아 부품과 실러의 경계를 인식하는데 한계가 있다.
또는, 비전검사시스템을 이용하여 실러 도포 불량 구간을 검출 시 작업자가 수작업을 통해 불량 구간에 실러를 재도포 할 수 있다.
이에 따라, 외부로부터 빛 반사에 의한 영향을 최소화하여 불량검출 정확도를 높이고, 비전검사 정보를 활용하여 불량 구간에 실러를 자동으로 재도포할 수 있는 자동차 실러 도포 시스템에 관한 연구가 요구된다.
본 발명의 목적은, 비전 카메라와 열화상 카메라의 장점을 극대화시킨 퓨전 비전검사시스템을 통해 도포된 실러의 불량 검출 정확도를 향상시키는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은, 퓨전 비전검사시스템을 이용하여 도포된 실러를 촬영하고 수집된 결과를 영상처리를 통해 결함의 특징을 수치화하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은, 수치화된 결함의 특징을 SVM 머신러닝 알고리즘을 활용 및 학습하여 실러 도포의 결함을 자동으로 검출하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은, SVM 머신러닝 알고리즘으로 도출된 도포 결함 정보를 활용하여 재도포 구간을 계산하고, 불량구간에 자동으로 재도포하는 것이다.
본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템은, 자동차의 대상 위치에 기설정된 양의 실러를 분사하는 실러 도포부와 상기 대상 위치의 실러 도포 상태를 촬영하는 퓨전비전검사용 카메라와 상기 퓨전비전검사용 카메라에서 추출된 이미지를 기설정된 파일 양식으로 전환하고, 기지정된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 상기 대상 위치의 실러 도포 품질을 분석하는 이미지 처리부 및 상기 이미지 처리부에서 분석된 상기 실러 도포 품질에 따라 상기 실러 도포부의 재도포 여부를 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 실러 도포부는, 실러를 기지정된 온도로 유지하는 온열발생장치와 온도센서가 마련된 실러 용기와 상기 실러 용기에서 실러를 공급받고, 상기 대상 위치에 대응하는 기설정된 도포패턴에 따라 이동하는 로봇 암 및 상기 로봇 암의 하단에 구비되어 상기 대상 위치에 실러를 공기압 방식으로 도포되는 도포 건으로 구성되고, 상기 퓨전비전검사용 카메라는, 조명장치에 의해 방출된 빛의 반사광을 수신하여 상기 대상 위치에 도포된 실러의 이미지를 추출하는 비전 카메라 모듈이 구비된 제1 촬영부와 상기 대상 위치에 도포된 실러 영역과 주변 영역의 온도차를 센싱하여 이미지를 추출하는 열화상 카메라 모듈이 구비된 제2 촬영부로 구성될 수 있다.
또한, 상기 이미지 처리부는, 상기 제1 촬영부에서 촬영된 이미지와 제2 촬영부에서 촬영된 각각의 이미지를 추출하여 픽셀단위의 이미지 형식으로 전환하고, 관제 서버에서 상기 픽셀단위의 이미지를 SVM방식의 머신러닝 알고리즘에 기초하여 이미지를 실시간으로 처리하여, 도포 상태를 판단할 수 있다.
또한, 상기 SVM 머신러닝 알고리즘을 기반으로 이미지를 실시간으로 처리하는 퓨전비전검사시스템은, 제1 촬영부에서 촬영된 실러 도포 이미지를 추출하는 제1 단계와 제2 촬영부에서 촬영된 실러 도포 이미지를 추출하는 제2 단계와 추출된 각각의 실러 도포 이미지를 겹쳐 하나의 이미지로 생성하는 제3 단계와 상기 이미지를 정상 도포 상태의 이미지 센터 라인을 기준으로 기설정된 도포 폭에 대한 픽셀 수를 계산하여 복원하는 제4 단계와 상기 실러 도포가 정상인 경우, 실러 도포 대상물을 교체하는 신호를 생성하는 제5 단계 및 상기 실러 도포가 불량인 경우, 복원된 이미지는 미도포된 상태로 복원되며, 미도포된 상기 대상 위치에 실러 재도포 신호를 생성하는 제6 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 SVM 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 퓨전비전검사시스템은, 상기 제4 단계에서 실러 도포 영역을 검출하기 위해 하기 [수학식 1]을 통해 정상 실러 도포 데이터에서 실러 도포 후의 데이터의 차를 구하여 실러가 도포된 영역을 계산하고, 상기 실러 도포 영역에서 실제 실러가 도포된 픽셀의 위치를 계산하며, 하기 [수학식 2]를 통해 상기 SVM 머신러닝 알고리즘 방식을 이용하여 실러의 불량 도포 검사를 최적화하는 비용함수를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112022090955444-pat00001
(여기서, A는 정상 실러 도포 데이터, B는 실러 도포 후의 데이터 및 R은 실러가 도포된 영역을 의미함)
[수학식 2]
Figure 112022090955444-pat00002
(여기서,
Figure 112022090955444-pat00003
는 비용함수, w는 가중치 벡터, b는 바이어스 함수를 의미함)
또한, 하기 [수학식 3]에 의해 산출되는 상기 온도센서의 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 큰 경우, 상기 온도센서가 고장난 것으로 판단하는 센서 모니터링부를 더 포함할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112022090955444-pat00004
(여기서, Aerr은 평균오차, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균, Tσ는 상기 온도센서 센서값의 전체표준편차를 의미함)
본 발명에 의하면, 비전 카메라와 열화상 카메라의 장점을 극대화시킨 퓨전 비전검사시스템을 통해 도포된 실러의 불량 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 퓨전 비전검사시스템을 이용하여 도포된 실러를 촬영하고 수집된 결과를 영상처리를 통해 결함의 특징을 수치화할 수 있다.
또한, 수치화된 결함의 특징을 SVM 머신러닝 알고리즘을 활용 및 학습하여 실러 도포의 결함을 자동으로 검출할 수 있다.
또한, SVM 머신러닝 알고리즘으로 도출된 도포 결함 정보를 활용하여 재도포 구간을 계산하고, 불량구간에 자동으로 재도포 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 기본 구성을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 전체 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 실러 도포부의 세부 구성을 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 3축 자동차 실러 전용 도포기의 전체 시스템을 도시한 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 실러 도포부의 도포 건을 도시한 블록도.
도 6은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 실러 3축 전용 도포기를 도시한 블록도.
도 7은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 퓨전비전검사용 카메라를 도시한 블록도.
도 8은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템을 도시한 예상도.
도 9는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 비전 카메라 모듈의 시간대별 실러 이미지의 외부 조명 영향을 도시한 실시례.
도 10은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 열화상 카메라 모듈의 도포된 실러의 열화상 이미지를 도시한 실시례.
도 11은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 열화상 카메라에서 추출된 불량 도포 상태를 도시한 실시례.
도 12는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 영상 수치화 과정을 도시한 실시례.
도 13은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템을 활용한 도포된 실러의 정상/불량 판단과정을 도시한 순서도.
도 14는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 SVM 머신러닝 알고리즘을 이용한 불량 검출 과정을 도시한 순서도.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다.
또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 기본 구성을 도시한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템의 전체 구성을 도시한 블록도이다.
자동차에 실러를 도포하는 방법에는 로봇을 활용한 방법과 전용 도포기를 사용하는 방법이 있는데, 본 발명에서는 실러 도포 효율을 최적화하기 위해 전용 도포기를 사용한다.
자동차 실러 도포하는 대표적인 구성물은 실러 탱크, 도포로봇, 전장시스템, 도포 건, 검사시스템, 지그 및 대상물 등이 있다.
라인에 있는 차체의 실러 도포는 라인에 설치된 로봇을 활용하며, 동립 구성품들은 전용 도포기를 주로 활용할 수 있다.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)은 실러 도포부(100), 퓨전비전검사용 카메라(200), 이미지 처리부(300) 및 제어부(400)를 포함할 수 있다.
상기 실러 도포부(100)는 자동차의 대상 위치에 기설정된 양의 실러를 분사할 수 있다.
이하, 도 3을 참조하여 상기 실러 도포부(100)에 대하여 더욱 자세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 실러 도포부(100)의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 상기 실러 도포부(100)는, 실러 용기(110), 로봇 암(120) 및 도포 건(130)으로 구성될 수 있다.
상기 실러 용기(110)에는 실러를 기지정된 온도로 유지하는 온열발생장치와 온도센서가 포함될 수 있다.
상기 로봇 암(120)은 상기 실러 용기에서 실러를 공급받고, 상기 대상 위치에 대응하는 기설정된 도포패턴에 따라 이동할 수 있다.
상기 도포 건(130)은 상기 로봇 암(120)의 하단에 구비되어 상기 대상 위치에 실러를 공기압 방식으로 도포할 수 있다.
상기 실러 도포부(100)는 X축, Y축, Z축을 포함하는 3개의 축을 전용으로 하는 도포기이며, 더욱 자세하게는 하기의 도 4 내지 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 3축 자동차 실러 전용 도포기의 전체 시스템을 도시한 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 실러 3축 전용 도포기를 도시한 블록도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 실러 도포부(100)의 도포 건(130)을 도시한 블록도이다.
도 4 내지 도 6을 참조하면, 자동차 실러 도포를 위한 상기 도포 건(130)은 차량용 부품에 실러를 분사할 수 있는 장치이다.
자동차 실러 도포는, 자동차의 차체 및 구조물 간의 접합을 위한 접착제(실러)를 도포하는 것으로 정의할 수 있다.
상기 도포 건(130)은 BLCD와 특수 제작된 실러 토출 펌프로 구성될 수 있다.
종래의 실러 도포 건의 대부분은 AC 서보모터를 사용하지만, 본 발명에 의한 상기 도포 건(130)은 BLDC 모터 및 모터드라이버를 사용할 수 있다.
또한, 상기 도포 건(130)의 경우 실러탱크에서 직접적으로 실러를 공급받지 않고 별도의 실러 용기(110)를 사용하여 실러를 공급받을 수 있고, 상기 실러 용기(110)는 2개가 장착될 수 있다.
2개의 상기 실러 용기(110)에 담긴 실러를 도포하기 적절한 온도로 유지하기 위하여 본 발명의 상기 실러 도포부(100)는 온열발생장치와 온도센서를 구비하여 온도를 제어할 수 있다.
즉, 온도센서는 상기 실러의 온도를 센싱하여 실러의 정상온도 여부를 판단할 수 있으며, 상기 온도센서의 센싱 결과에 따라 온열방생장치를 동작시켜 실러의 온도를 적절한 온도로 유지할 수 있다.
한편, 온도센서의 신뢰도 유지를 위해 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사 시스템(10)은 상기 온도센서의 고장여부를 판단하는 센서 모니터링부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
상기 센서 모니터링부(미도시)는 하기 [수학식 3]에 의해 산출되는 상기 온도센서의 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 큰 경우, 상기 온도센서가 고장난 것으로 판단할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112022090955444-pat00005
여기서, Aerr은 평균오차, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균, Tσ는 상기 온도센서 센서값의 전체표준편차를 의미한다.
보다 상세하게는, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균이며, 온도센서가 정상 동작하는 기설정된 기간동안(ex. 한 달) 다수의 데이터를 수집하여 센싱되는 온도값들의 전체 평균을 산출한 값을 의미하고, Tσ는 상기 기설정된 기간동안(ex. 한 달) 다수의 데이터를 수집하여 센싱되는 온도값들의 전체표준편차를 산출한 값을 의미한다.
또한, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균이며, 온도센서가 현장 설치되어 사용되는 과정에서 기설정된 수(n개)의 온도값을 실시간으로 입력받고 상기 기설정된 수(n개)의 온도값에 대한 평균을 산출한 것으로서, 일부 온도값의 평균에 해당하므로 일부평균이라 지칭할 수 있다.
이 때, 일부평균을 이용하여 95%의 신뢰도로 추정평균값을 산출하면, 추정평균값(μ)은
Figure 112022090955444-pat00006
범위를 갖게 된다.
따라서, 추정평균값(μ)의 상한 또는 하한과 전체평균(Taver)과의 차이값인 평균오차(Aerr)는, 상기 [수학식 3]과 같이 산출될 수 있다.
그러므로, 상기 [수학식 3]에 의해 산출되는 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 크다는 것은 실시간으로 입력받은 기설정된 수(n개)의 온도값이 온도센서의 고장으로 잘 못 입력되고 있을 가능성이 매우 높음을 의미하므로, 센서 모니터링부(미도시)는 상기 조건이 만족되면 온도센서가 고장난 것으로 판단할 수 있다.
또한, 각각의 상기 실러 용기(110)에 는 근접센서를 부착하여, 상기 부착된 근접센서를 통해 실러의 보충여부를 센싱할 수 있고, 점도가 강한 실러의 압출을 용이하게 하기 위하여 에어를 인가할 수 있는 에어라인을 통해 공기압으로 실러 분사량을 제어할 수 있다.
상기 도포 건(130)은 상기 실러 용기(110)를 비롯하여, 에어 노즐, 상기 근접센서, 상기 BLDC모터, 세라믹 히터, 상기 온도센서, 펌프 및 노즐 등과 함께 구성되어 실제 현장에 적용될 수 있다.
본 발명에 의한, 자동차 실러 3축 방식의 상기 실러 도포부(100)는 기설정된 도포패턴에 따라 상기 도포 건(130)을 이동시키는 상기 로봇 암(120)을 컨트롤할 수 있고, 자동차 부품들의 조립을 위해 실러를 도포할 수 있도록 3축 직교로봇 형태로 구성될 수 있다.
상기 BLDC 모터를 사용하는 상기 자동차 실러 3축 전용 도포기는 축 구동을 위해, X축, Y축, Z축 각각의 상한과 하한 리미트를 검출하기 위하여 6개의 근접센서를 사용할 수 있다.
실러 도포 예정인 부품을 거치할 지그에 부품준비 여부를 검출하기 위하여 6개의 근접센서를 사용할 수 있다.
즉, 상기 6개의 근접센서를 통해 상한과 하한 리미트를 검출하면 실러 도포 예정인 부품의 준비 여부를 파악할 수 있다.
상기 실러 도포에 의한 구조물의 결합은 차체의 경량화에 따른 연비 향상 및 작은 충격에 의한 금속의 변형을 억제할 수 있고, 차량 내부에서 발생되는 소음을 줄여주며, 볼트 및 용접을 사용하지 않아 외관상의 장점도 있다.
또한, 서로 다른 이종 소재의 접합에 있어서도 원하는 부위에 접착제를 사용하여 고정함으로써 쉽게 붙일 수 있는 효과가 있다.
다시 도 1 내지 도 2를 참조하면, 상기 퓨전비전검사용 카메라(200)는, 상기 대상 위치의 실러 도포 상태를 촬영할 수 있다.
이하에서는, 도 7 내지 도 8을 참조하여, 상기 퓨전비전검사용 카메라(200)에 대하여 더욱 자세히 설명하기로 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 퓨전비전검사용 카메라(200)를 도시한 블록도이고, 도 8은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)을 도시한 예상도이다.
도 7을 참조하면, 상기 퓨전비전검사용 카메라(200)는, 제1 촬영부(210)와 제2 촬영부(220)로 구성될 수 있다.
상기 제1 촬영부(210)는 조명장치에 의해 방출된 빛의 반사광을 수신하여 상기 대상 위치에 도포된 실러의 이미지를 추출하는 비전 카메라 모듈이 구비될 수 있다.
상기 제2 촬영부(220)는 상기 대상 위치에 도포된 실러 영역과 주변 영역의 온도차를 센싱하여 이미지를 추출하는 열화상 카메라 모듈이 구비될 수 있다.
상기 열화상 카메라 모듈에 구비된 열화상 카메라는 물체에서 방출하는 열복사를 감지하여 다양한 색깔로 시각화하여 보여주는 카메라이며, 카메라에서 적회선 파장을 발산하여 측정하거나 달빛을 증폭하여 사용하는 방식의 Night Vision 카메라와 적외선을 방사하지 않고 물체의 온도에 따른 해당 파장의 빛을 방출하는 방식의 열화상 카메라로 구분될 수 있다.
도 8을 참조하면, 상기 비전 카메라 모듈과 상기 열화상 카메라 모듈은 자동차의 차체 또는 부품을 비롯한 대상 위치에 도포된 실러를 인식하고 촬영 영역을 감지할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(100)의 비전 카메라 모듈의 시간대별 실러 이미지의 외부 조명 영향을 도시한 실시례이다.
도 9를 참조하면, 오전 3시와 오후 3시에 각각 촬영된 상기 비전 카메라의 이미지의 밝기 값에 따른 표준편차를 비교하여 동일 대상 위치임에도 인식된 상태가 다를 수 있음을 확인할 수 있다.
즉, 상기 비전 카메라 모듈이 구비된 실러 도포 검사용 비전검사시스템(100)에서는 외부의 다양한 조명에 의한 영향을 받을 수 있다.
일반적으로, 비전 불량 검사는 외부의 다양한 조명 영향을 차단하는 실딩 구조 내에서 일정한 조명환경을 유지한 후 시료의 불량을 검사한다.
비전검사시스템만을 이용하는 대부분의 제조현장에서는 일정한 조명환경을 구축하는 것에 대한 높은 비용과 시간 투자를 못하였으나, 본 발명에 의한 퓨전비전검사시스템은 다양한 가변적인 외부 조명환경에서도 응용 가능한 비전 검사 알고리즘을 통해 정확도 높은 결과를 도출할 수 있다.
본 발명에 의한 상기 퓨전비전검사용 카메라(200)는, 이하에서 설명할 상기 이미지 처리부(300)와 연관되어 동작함으로써, 상기 제1 촬영부(210)에 마련된 상기 비전 카메라의 한계점을 개선할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 열화상 카메라 모듈의 도포된 실러의 열화상 이미지를 도시한 실시례이고, 도 11은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 열화상 카메라에서 추출된 불량 도포 상태를 도시한 실시례이다.
도 10을 참조하면, 상기 제2 촬영부(220)에 마련된 상기 열화상 카메라는 실러가 정상적으로 도포된 좌측이미지와 실러가 불량 도포된 결함 검출 이미지 중 적어도 어느 하나의 이미지를 추출할 수 있다.
도 11을 참조하면, 실제로 대상 위치에 실러가 도포된 상태를 촬영한 상기 열화상 카메라를 통해 추출된 이미지가 불량인 상태의 다수의 실시례를 확인할 수 있다.
실러와 자동차 부품에는 온도의 차이가 존재하며, 이는 실러의 압출을 원활하게 하기 위하여 주로 30도 정도의 온도를 유지할 수 있다.
여름의 경우 프레임의 온도와 실러의 온도 차가 줄어들 수 밖에 없으며, 이로 인해 열화상 카메라의 이미지 예시를 검출 시 어려움이 발생할 수 있다.
상기 열화상 카메라로 촬영된 이미지는 자동차 부품과 실러의 경계의 분리가 어려울 수 있다.
그러나 본 발명에 의한, 상기 퓨전비전검사용 카메라(200)는, 상기 제2 촬영부(220)에 마련된 상기 열화상 카메라에 상기 비전카메라가 이하에서 설명할 상기 이미지 처리부(300)의 기지정된 알고리즘을 통해 이미지 정확도를 개선할 수 있다.
다시 도 1 내지 도2를 참조하면, 상기 이미지 처리부(300)는, 상기 퓨전비전검사용 카메라(200)에서 추출된 이미지를 기설정된 파일 양식으로 전환하고, 기지정된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 상기 대상 위치의 실러 도포 품질을 분석할 수 있다.
그리고 상기 제어부(400)는, 상기 이미지 처리부(300)에서 분석된 상기 실러 도포 품질에 따라 상기 실러 도포부(100)의 재도포 여부를 제어할 수 있다.
이하, 도 12에서 상기 이미지 처리부(300)와 상기 이미지 처리부(300)의 분석 결과에 기초하여 제어하는 상기 제어부(400)에 대하여 더욱 자세히 설명하기로 한다.
도 12는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 영상 수치화 과정을 도시한 실시례이다.
도 12를 참조하면, 상기 이미지 처리부(300)는 상기 퓨전비전검사용 카메라(200)에서 추출된 이미지를 기설정된 파일 양식으로 전환하고, 기지정된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 상기 대상 위치의 실러 도포 품질을 분석할 수 있다.
상기 이미지 처리부(300)는, 상기 제1 촬영부(210)에서 촬영된 이미지와 제2 촬영부(220)에서 촬영된 각각의 이미지를 추출하여 픽셀단위의 이미지 형식으로 전환할 수 있다.
그리고, 관제 서버에서 상기 픽셀단위의 이미지를 SVM방식의 머신러닝 알고리즘에 기초하여 이미지를 실시간으로 처리하여, 도포 상태를 판단할 수 있다.
상기 제1 촬영부(210)에서 촬영된 이미지와 제2 촬영부(220)에서 촬영된 각각의 이미지는 항상 동일한 영역을 촬영하므로 정상 이미지에서 센터 라인과 픽셀 간격을 통하여 센터 라인에서 정상 이미지의 픽셀 수를 계산 할 수 있다.
상기 제1 촬영부(210)에서 촬영된 이미지와 제2 촬영부(220)에서 촬영된 이미지의 조합과 기 계산된 정상 이미지의 픽셀정보를 이용하여 이미지를 복원할 수 있다.
상기 제어부(400)는, 실러 도포가 불량인 경우 상기 제1 촬영부(210)에서 촬영된 이미지와 제2 촬영부(220)에서 촬영된 이미지를 조합하여 복원된 이미지는 도 12와 같이 실러가 미도포된 상태로 복원되며, 재도포 과정을 거쳐 정상 도포 상태로 인식될 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)을 활용한 도포된 실러의 정상/불량 판단과정을 도시한 순서도이다.
도 13을 참조하면, 상기 SVM 머신러닝 알고리즘을 기반으로 이미지를 실시간으로 처리하는 퓨전비전검사시스템은, 하기의 단계를 포함할 수 있다.
제 1단계에서는, 제1 촬영부(210)에서 촬영된 실러 도포 이미지를 추출할 수 있다.
제2 단계는, 제2 촬영부(210)에서 촬영된 실러 도포 이미지를 추출할 수 있다.
제3 단계는, 추출된 각각의 실러 도포 이미지를 겹쳐 하나의 이미지로 생성할 수 있다.
제4 단계는, 상기 이미지를 정상 도포 상태의 이미지 센터 라인을 기준으로 기설정된 도포 폭에 대한 픽셀 수를 계산하여 복원할 수 있다.
제5 단계는, 상기 실러 도포가 정상인 경우, 실러 도포 대상물을 교체하는 신호를 생성할 수 있다.
제6 단계는, 상기 실러 도포가 불량인 경우, 복원된 이미지는 미도포된 상태로 복원되며, 미도포된 상기 대상 위치에 실러 재도포 신호를 생성할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시례에 따른 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)의 SVM 머신러닝 알고리즘을 이용한 불량 검출 과정을 도시한 순서도이다.
도 14를 참조하면, 상기 SVM 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 퓨전비전검사시스템의 불량 검출 과정은 실러 이미지 정보 입력, 검사 영역 검출, 도포된 실러 픽셀 위치 정보 추출, SVM 학습, SVM 테스트, 사용자 확인, 불량 검출 순이다.
상기 SVM 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 퓨전비전검사시스템은, 상기 제4 단계에서 실러 도포 영역을 검출하기 위해 하기 [수학식 1]을 통해 정상 실러 도포 데이터에서 실러 도포 후의 데이터의 차를 구하여 실러가 도포된 영역을 계산할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112022090955444-pat00007
(여기서, A는 정상 실러 도포 데이터, B는 실러 도포 후의 데이터 및 R은 실러가 도포된 영역을 의미함)
또한, 상기 실러 도포 영역에서 실제 실러가 도포된 픽셀의 위치를 계산하고, 하기 [수학식 2]를 통해 상기 SVM 머신러닝 알고리즘 방식을 이용하여 실러의 불량 도포 검사를 최적화하는 비용함수를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112022090955444-pat00008
(여기서,
Figure 112022090955444-pat00009
는 비용함수, w는 가중치 벡터, b는 바이어스 함수를 의미함)
이를 통해, 본 발명에 의한 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템(10)은 비전 카메라와 열화상 카메라의 장점을 극대화시킨 퓨전 비전검사시스템을 통해 도포된 실러의 불량 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 퓨전 비전검사시스템을 이용하여 도포된 실러를 촬영하고 수집된 결과를 영상처리를 통해 결함의 특징을 수치화할 수 있고, 수치화된 결함의 특징을 SVM 머신러닝 알고리즘을 활용 및 학습하여 실러 도포의 결함을 자동으로 검출할 수 있다.
그리고 SVM 머신러닝 알고리즘으로 도출된 도포 결함 정보를 활용하여 재도포 구간을 계산하고, 불량구간에 자동으로 재도포 할 수 있다.
상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.
10 : 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템
100 : 실러 도포부 110 : 실러 용기
120 : 로봇 암
130 : 도포 건
200 : 퓨전비전검사용 카메라 210 : 제1 촬영부
220 : 제2 촬영부
300 : 이미지 처리부
400 : 제어부

Claims (5)

  1. 자동차의 대상 위치에 기설정된 양의 실러를 분사하는 실러 도포부;
    상기 대상 위치의 실러 도포 상태를 촬영하는 퓨전비전검사용 카메라;
    상기 퓨전비전검사용 카메라에서 추출된 이미지를 기설정된 파일 양식으로 전환하고, 기지정된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 상기 대상 위치의 실러 도포 품질을 분석하는 이미지 처리부; 및
    상기 이미지 처리부에서 분석된 상기 실러 도포 품질에 따라 상기 실러 도포부의 재도포 여부를 제어하는 제어부;를 포함하고,

    상기 실러 도포부는,
    실러를 기지정된 온도로 유지하는 온열발생장치와 온도센서가 마련된 실러 용기;
    상기 실러 용기에서 실러를 공급받고, 상기 대상 위치에 대응하는 기설정된 도포패턴에 따라 이동하는 로봇 암; 및
    상기 로봇 암의 하단에 구비되어 상기 대상 위치에 실러를 공기압 방식으로 도포하며, BLDC 모터와 실러 토출 펌프로 구성되는 도포 건;으로 구성되고,
    상기 실러 용기는,
    실러의 보충여부를 센싱하는 근접센서가 부착되고,
    점도가 강한 실러의 압출을 용이하게 하기 위하여 에어를 인가할 수 있는 에어라인을 마련하여 공기압으로 실러 분사량을 제어하도록 구성되며,
    상기 퓨전비전검사용 카메라는,
    조명장치에 의해 방출된 빛의 반사광을 수신하여 상기 대상 위치에 도포된 실러의 이미지를 추출하는 비전 카메라 모듈이 구비된 제1 촬영부;
    상기 대상 위치에 도포된 실러 영역과 주변 영역의 온도차를 센싱하여 이미지를 추출하는 열화상 카메라 모듈이 구비된 제2 촬영부;로 구성되고,
    상기 이미지 처리부는,
    상기 제1 촬영부에서 촬영된 이미지와 제2 촬영부에서 촬영된 각각의 이미지를 추출하여 픽셀단위의 이미지 형식으로 전환하고,
    관제 서버에서 상기 픽셀단위의 이미지를 SVM방식의 머신러닝 알고리즘에 기초하여 이미지를 실시간으로 처리하여, 도포 상태를 판단하며,
    상기 SVM 머신러닝 알고리즘을 기반으로 이미지를 실시간으로 처리하는 퓨전비전검사시스템은,
    제1 촬영부에서 촬영된 실러 도포 이미지를 추출하고,
    제2 촬영부에서 촬영된 실러 도포 이미지를 추출하며,
    추출된 각각의 실러 도포 이미지를 겹쳐 하나의 이미지로 생성하고,
    상기 이미지를 정상 도포 상태의 이미지 센터 라인을 기준으로 기설정된 도포 폭에 대한 픽셀 수를 계산하여 복원하며,
    상기 실러 도포가 정상인 경우, 실러 도포 대상물을 교체하는 신호를 생성하고,
    상기 실러 도포가 불량인 경우, 복원된 이미지는 미도포된 상태로 복원되며, 미도포된 상기 대상 위치에 실러 재도포 신호를 생성하며,
    상기 SVM 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 퓨전비전검사시스템은,
    상기 실러가 도포된 영역을 검출하기 위해 하기 [수학식 1]을 통해 정상 실러 도포 데이터에서 실러 도포 후의 데이터의 차를 구하여 실러가 도포된 영역을 계산하고,
    상기 실러 도포 영역에서 실제 실러가 도포된 픽셀의 위치를 계산하며, 하기 [수학식 2]를 통해 상기 SVM 머신러닝 알고리즘 방식을 이용하여 실러의 불량 도포 검사를 최적화하는 비용함수를 산출하며, 하기 [수학식 3]에 의해 산출되는 상기 온도센서의 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 큰 경우, 상기 온도센서가 고장난 것으로 판단하는 센서 모니터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도포된 자동차 실러 검사용 퓨전비전검사시스템.
    [수학식 1]
    Figure 112022139177118-pat00028

    (여기서, A는 정상 실러 도포 데이터, B는 실러 도포 후의 데이터 및 R은 실러가 도포된 영역을 의미함)
    [수학식 2]
    Figure 112022139177118-pat00029

    (여기서,
    Figure 112022139177118-pat00030
    는 비용함수, w는 가중치 벡터, b는 바이어스 함수를 의미함)
    [수학식 3]
    Figure 112022139177118-pat00031

    (여기서, Aerr은 평균오차, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균, Tσ는 상기 온도센서 센서값의 전체표준편차를 의미함)
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